城市建设理论研究（电子版）
城市建設理論研究（電子版）
성시건설이론연구（전자판）
ChengShi Jianshe LiLun Yan Jiu
2015年
8期
3952-3954
,共3页
解耦控制%粒子群优化%PID神经元网络
解耦控製%粒子群優化%PID神經元網絡
해우공제%입자군우화%PID신경원망락
uncouple-control%particle warm%PID Neural Networks
针对目前生产过程存在大量耦合被控对象的实际情况，利用粒子群优化理论和PID神经元网络建立了基于粒子群优化的PID神经元网络模型，利用相同的多输入—多输出被控对象，分别对多变量PID神经元网络控制器和基于粒子群优化的PID神经元网络控制器的控制结果进行了对比，对比结果表明：基于粒子群优化的PID神经元网络控制器的控制效果明显优于多变量PID神经元网络控制器，适合应用。
針對目前生產過程存在大量耦閤被控對象的實際情況，利用粒子群優化理論和PID神經元網絡建立瞭基于粒子群優化的PID神經元網絡模型，利用相同的多輸入—多輸齣被控對象，分彆對多變量PID神經元網絡控製器和基于粒子群優化的PID神經元網絡控製器的控製結果進行瞭對比，對比結果錶明：基于粒子群優化的PID神經元網絡控製器的控製效果明顯優于多變量PID神經元網絡控製器，適閤應用。
침대목전생산과정존재대량우합피공대상적실제정황，이용입자군우화이론화PID신경원망락건립료기우입자군우화적PID신경원망락모형，이용상동적다수입—다수출피공대상，분별대다변량PID신경원망락공제기화기우입자군우화적PID신경원망락공제기적공제결과진행료대비，대비결과표명：기우입자군우화적PID신경원망락공제기적공제효과명현우우다변량PID신경원망락공제기，괄합응용。
Aiming at the fact that there is plenty of couple object in the productive process, using the theory of particle swarm and PID Neural Networks to establish PID Neural Networks model based on particle swarm, using same multiple- input-multiple- output ( MIMO) control ed object, comparing the conclusion of multiple-viable PID Neural Networks control er and based on particle swarm PID Neural Networks control er, according the comparing conclusion:based on particle warm PID Neural Networks control er is better than multiple-viable PID Neural Networks control er. It is suit for application.
