计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
10期
426-429,438
,共5页
李红亮%王加祥%曹闹昌%杜少远
李紅亮%王加祥%曹鬧昌%杜少遠
리홍량%왕가상%조료창%두소원
调速系统%控制器%遗传算法%神经网络%非线性
調速繫統%控製器%遺傳算法%神經網絡%非線性
조속계통%공제기%유전산법%신경망락%비선성
Speed regulating system%Controller%Genetic algorithm%Neural network%Nonelinearity
在无刷直流电机调速系统优化研究中,针对传统PID控制器存在跟踪性差、初始状态选取不准确等问题,在BP神经网络优化PID参数的基础上,设计了一种遗传算法和BP神经网络结合的PID控制器.利用遗传算法弥补BP神经网络的局部性缺点,首先对BP神经网络的权值和阈值优化,再对神经网络的初始拓扑结构进行优化设置,最后根据优化后BP神经网络训练得到PID参数.通过在MATLAB/Simulink建立调速系统模型,将优化后的PID控制参数应用到此调速控制中,实验结果显示优化后的调速控制系统动态响应快、对非线性干扰有很好的补偿,速度跟踪精度得到了明显提高.
在無刷直流電機調速繫統優化研究中,針對傳統PID控製器存在跟蹤性差、初始狀態選取不準確等問題,在BP神經網絡優化PID參數的基礎上,設計瞭一種遺傳算法和BP神經網絡結閤的PID控製器.利用遺傳算法瀰補BP神經網絡的跼部性缺點,首先對BP神經網絡的權值和閾值優化,再對神經網絡的初始拓撲結構進行優化設置,最後根據優化後BP神經網絡訓練得到PID參數.通過在MATLAB/Simulink建立調速繫統模型,將優化後的PID控製參數應用到此調速控製中,實驗結果顯示優化後的調速控製繫統動態響應快、對非線性榦擾有很好的補償,速度跟蹤精度得到瞭明顯提高.
재무쇄직류전궤조속계통우화연구중,침대전통PID공제기존재근종성차、초시상태선취불준학등문제,재BP신경망락우화PID삼수적기출상,설계료일충유전산법화BP신경망락결합적PID공제기.이용유전산법미보BP신경망락적국부성결점,수선대BP신경망락적권치화역치우화,재대신경망락적초시탁복결구진행우화설치,최후근거우화후BP신경망락훈련득도PID삼수.통과재MATLAB/Simulink건립조속계통모형,장우화후적PID공제삼수응용도차조속공제중,실험결과현시우화후적조속공제계통동태향응쾌、대비선성간우유흔호적보상,속도근종정도득도료명현제고.
