CAJ | 학술논문

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.
상규적PID공제기삼수정정방법수요피공대상적정학수학모형,차정정출적삼수불능진행재선조정.이모호공제화신경망락균불의뢰피공대상적수학모형,차구유교강적자괄응화자학습능력;유전산법칙시일충신형적전국우화방법.감우차,제출장모호공제、신경망락화유전산법인입PID공제기적설계과정.수선,운용유전산법우화대속도함수적중심치화관도,병차조모호라집공제학정유전산법중적교차개솔화변이개솔.연후,재운용BP산법우화모호신경망락적련접권계수.방진결과표명,해방법제고료계통적자괄응능력화항간우능력,증강료계통적로봉성.