计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2006年
12期
156-159
,共4页
误差反传神经网络%改进共轭梯度法%比例-积分-微分控制
誤差反傳神經網絡%改進共軛梯度法%比例-積分-微分控製
오차반전신경망락%개진공액제도법%비례-적분-미분공제
针对最速下降法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点,提出一种新型的基于改进BP神经网络的PID控制方法,该方法将神经网络和PID控制策略相结合,既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力,又具有常规PID控制器结构简单的特点.该控制器的算法采用Fletcher-Reeves共轭梯度法,它可以避免网络陷入局部极小点,同时加快网络的训练速度.并用这种改进的共轭梯度法对神经网络PID控制器参数实现在线修正.最后给出了在Matlab平台上的实现算法,仿真结果表明该控制方法是有效的.
針對最速下降法收斂速度慢和易陷入跼部極小的缺點,提齣一種新型的基于改進BP神經網絡的PID控製方法,該方法將神經網絡和PID控製策略相結閤,既具有神經網絡自學習、自適應及逼近任意函數的能力,又具有常規PID控製器結構簡單的特點.該控製器的算法採用Fletcher-Reeves共軛梯度法,它可以避免網絡陷入跼部極小點,同時加快網絡的訓練速度.併用這種改進的共軛梯度法對神經網絡PID控製器參數實現在線脩正.最後給齣瞭在Matlab平檯上的實現算法,倣真結果錶明該控製方法是有效的.
침대최속하강법수렴속도만화역함입국부겁소적결점,제출일충신형적기우개진BP신경망락적PID공제방법,해방법장신경망락화PID공제책략상결합,기구유신경망락자학습、자괄응급핍근임의함수적능력,우구유상규PID공제기결구간단적특점.해공제기적산법채용Fletcher-Reeves공액제도법,타가이피면망락함입국부겁소점,동시가쾌망락적훈련속도.병용저충개진적공액제도법대신경망락PID공제기삼수실현재선수정.최후급출료재Matlab평태상적실현산법,방진결과표명해공제방법시유효적.
