科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2012年
27期
6949-6954
,共6页
FNN-PID%遗传算法%异步电动机
FNN-PID%遺傳算法%異步電動機
FNN-PID%유전산법%이보전동궤
针对传统PID控制器参数整定后因无法在线自动调整而导致控制效果不理想的问题,提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络( FNN,FUZZY NEURAL NETWORK)的自适应FNN-PID控制器模型.该模型结合了模糊神经网络良好的自适应自学习能力和遗传算法强大的全局搜索能力.利用遗传算法对模糊神经网络的参数进行优化与训练,使PID控制器能够根据被控对象的变化而适时在线调整自身参数Kp,Kl和KD,从而达到理想的控制性能.将该控制器应用于异步电动机控制系统进行仿真实验,结果表明:基于遗传算法优化的自适应FNN-PID控制器具有较好的自适应能力和鲁棒性,控制效果明显优于传统PID控制器.
針對傳統PID控製器參數整定後因無法在線自動調整而導緻控製效果不理想的問題,提齣瞭一種基于遺傳算法優化模糊神經網絡( FNN,FUZZY NEURAL NETWORK)的自適應FNN-PID控製器模型.該模型結閤瞭模糊神經網絡良好的自適應自學習能力和遺傳算法彊大的全跼搜索能力.利用遺傳算法對模糊神經網絡的參數進行優化與訓練,使PID控製器能夠根據被控對象的變化而適時在線調整自身參數Kp,Kl和KD,從而達到理想的控製性能.將該控製器應用于異步電動機控製繫統進行倣真實驗,結果錶明:基于遺傳算法優化的自適應FNN-PID控製器具有較好的自適應能力和魯棒性,控製效果明顯優于傳統PID控製器.
침대전통PID공제기삼수정정후인무법재선자동조정이도치공제효과불이상적문제,제출료일충기우유전산법우화모호신경망락( FNN,FUZZY NEURAL NETWORK)적자괄응FNN-PID공제기모형.해모형결합료모호신경망락량호적자괄응자학습능력화유전산법강대적전국수색능력.이용유전산법대모호신경망락적삼수진행우화여훈련,사PID공제기능구근거피공대상적변화이괄시재선조정자신삼수Kp,Kl화KD,종이체도이상적공제성능.장해공제기응용우이보전동궤공제계통진행방진실험,결과표명:기우유전산법우화적자괄응FNN-PID공제기구유교호적자괄응능력화로봉성,공제효과명현우우전통PID공제기.
