沈阳大学学报（自然科学版）
瀋暘大學學報（自然科學版）
침양대학학보（자연과학판）
Journal of Shenyang University(Natural Science)
2014年
2期
113-118
,共6页
张秀玲%樊红敏%臧佳音%赵亮
張秀玲%樊紅敏%臧佳音%趙亮
장수령%번홍민%장가음%조량
三级倒立摆%辨识%PIDNN%GA
三級倒立襬%辨識%PIDNN%GA
삼급도립파%변식%PIDNN%GA
针对典型的不稳定、多变量、非线性、强耦合的三级倒立摆系统,建立了基于GA优化的PID神经网络(GA-PIDNN)辨识结构,完成了GA与BP两种算法的简单对比,并给出了MATLAB仿真结果.结果表明,GA-PIDNN对于非线性三级倒立摆的辨识是有效的,且GA优于BP算法.
針對典型的不穩定、多變量、非線性、彊耦閤的三級倒立襬繫統,建立瞭基于GA優化的PID神經網絡(GA-PIDNN)辨識結構,完成瞭GA與BP兩種算法的簡單對比,併給齣瞭MATLAB倣真結果.結果錶明,GA-PIDNN對于非線性三級倒立襬的辨識是有效的,且GA優于BP算法.
침대전형적불은정、다변량、비선성、강우합적삼급도립파계통,건립료기우GA우화적PID신경망락(GA-PIDNN)변식결구,완성료GA여BP량충산법적간단대비,병급출료MATLAB방진결과.결과표명,GA-PIDNN대우비선성삼급도립파적변식시유효적,차GA우우BP산법.
