基于粒子群优化的BPNN自适应切换控制算法研究

• 作者: 王丽丽 辛玲
• 来源期刊: 电子测量技术
• 关键词: 瞬态响应 自适应控制 神经网络 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 理论与算法|Theory and Algorithms
• 页码范围: 99-103
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2005523

摘要

针对工业控制系统中存在的一系列非线性和时变性,以及传统自适应控制方法中的瞬态响应差等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的神经网络多模型切换自适应控制方法.利用粒子群优化算法对神经网络权重进行调节得到最优权值,基于BP神经网络和多模型设计自适应控制方案,构造合理的切换准则,使得系统在任意时刻都可以选择最优控制器对系统进行控制,并利用神经网络良好的逼近能力有效提高自适应控制的效果.最后,通过MATLAB仿真结果验证,所提的优化算法收敛快,精度高,有较好的网络泛化和逼近能力,能够很好地跟踪控制系统的输出.