基于NARX-PSO-PID的绝缘厚度控制系统优化策略

• 作者: 周克良 张宇龙 邹争明
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 绝缘厚度 NARX神经网络 粒子群优化(PSO)算法 全局优化
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)02-0030-04

摘要

针对由于电缆绝缘厚度挤出控系统制中存在扰动与时滞,造成数学模型建立困难、控制精度低以及适应性差等问题,提出了一种基于NARX神经网络与粒子群优化(PSO)算法对控制系统进行全局优化的策略.首先利用NARX神经网络对原传递函数与现场扰动进行函数逼近,构造一个更加符合现场数据的传递函数.然后根据构造的适应值函数,利用PSO算法对比例-积分-微分(PID)参数进行优化.最后将构造的传递函数与被优化的PID控制器代入控制系统中.实验结果表明:该算法在控制扰动、时滞系统时具有超调量小、响应速度快、自适应性强以及稳态误差小等优点,对比其它算法拥有显著的性能优势.