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摘要:
针对传统PID控制器的线性局限性,本文提出一种模糊系统与BP神经网络结合的方案.同时,采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)进一步优化参数精度,称为基于鲸鱼优化算法的模糊神经PID控制器.通过模拟鲸类的特殊觅食行为——气泡捕鱼,建立优化数学模型,从而进一步优化训练模糊化的BP神经网络的权值和偏置误差,降低模糊神经网络被用于函数逼近所引起的误差.将传统模糊PID及基于混沌遗传算法(GA)优化的PID控制器与本文设计的PID控制器相比较,仿真结果表明:系统的动态性能与稳态精度均得到良好的改善.
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文献信息
篇名 基于鲸鱼优化算法的模糊神经PID参数自整定
来源期刊 天津科技大学学报 学科 工学
关键词 PID整定 模糊神经网络 鲸鱼优化 BP神经网络
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 信息科学与技术
研究方向 页码范围 66-71
页数 6页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.13364/j.issn.1672-6510.20190064
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵继民 20 76 6.0 8.0
2 付珍珠 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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模糊神经网络
鲸鱼优化
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研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
天津科技大学学报
双月刊
1672-6510
12-1355/N
大16开
天津市河西区大沽南路1038号
1986
chi
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