机电工程
機電工程
궤전공정
MECHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING MAGAZINE
2015年
2期
295-300
,共6页
神经网络%PID控制器%多输入多输出%解耦%改进的粒子群优化算法
神經網絡%PID控製器%多輸入多輸齣%解耦%改進的粒子群優化算法
신경망락%PID공제기%다수입다수출%해우%개진적입자군우화산법
neural%PID controller%multiple input multiple output (MIMO)%decoupling%improved particle swarm optimization (PSO) algorithm
针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究.对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性,并进行了Matlab仿真.研究结果表明,所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化,在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性.
針對多輸入多輸齣(MIMO)複雜過程控製中控製性能偏慢等問題,對神經網絡PID控製器以及PID控製理論物理機製之間的相互作用進行瞭研究.對神經元PID控製器隱層和輸齣層之間的初始權值進行瞭歸納,提齣瞭一種粒子群優化算法,提高瞭PSO算法的收縮因子以保證優化的收斂性,併進行瞭Matlab倣真.研究結果錶明,所提齣的神經網絡PID控製器的改進粒子群算法優化,在高耦閤效應的複雜MIMO對象中具有良好的精度以及快速響應的特性.
침대다수입다수출(MIMO)복잡과정공제중공제성능편만등문제,대신경망락PID공제기이급PID공제이론물리궤제지간적상호작용진행료연구.대신경원PID공제기은층화수출층지간적초시권치진행료귀납,제출료일충입자군우화산법,제고료PSO산법적수축인자이보증우화적수렴성,병진행료Matlab방진.연구결과표명,소제출적신경망락PID공제기적개진입자군산법우화,재고우합효응적복잡MIMO대상중구유량호적정도이급쾌속향응적특성.
