工程与试验
工程與試驗
공정여시험
ENGINEERING & TEST
2013年
2期
45-48
,共4页
李大志%高艳%蔡宏%王惊鸿
李大誌%高豔%蔡宏%王驚鴻
리대지%고염%채굉%왕량홍
PID%BP神经网络%DFP矫正拟牛顿法
PID%BP神經網絡%DFP矯正擬牛頓法
PID%BP신경망락%DFP교정의우돈법
BP神经网络对PID参数整定的标准算法虽然能较好地解决PID参数整定的问题,但还存在不足,在迭代过程中不能保证最终得到的解是全局最优解,而且收敛速度很慢.为了解决这个问题,本文对PID的参数整定采用了基于DFP矫正拟牛顿法的傅里叶神经网络算法.试验表明,这种改进方法是有效的.
BP神經網絡對PID參數整定的標準算法雖然能較好地解決PID參數整定的問題,但還存在不足,在迭代過程中不能保證最終得到的解是全跼最優解,而且收斂速度很慢.為瞭解決這箇問題,本文對PID的參數整定採用瞭基于DFP矯正擬牛頓法的傅裏葉神經網絡算法.試驗錶明,這種改進方法是有效的.
BP신경망락대PID삼수정정적표준산법수연능교호지해결PID삼수정정적문제,단환존재불족,재질대과정중불능보증최종득도적해시전국최우해,이차수렴속도흔만.위료해결저개문제,본문대PID적삼수정정채용료기우DFP교정의우돈법적부리협신경망락산법.시험표명,저충개진방법시유효적.
