资料介绍
实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定性,常规 PID 控制器很难适应运行工况的变化,不能获得理想的控制效果。因此,考虑采用神经网络 PID 控制器,因为神经网络 PID 控制器包含有常规 PID 的控制思想,同时具有非线性的映射、自学习和自适应能力,结构简单,而且能适应环境变化,有较强的鲁棒性,可实现自适应的非线性控制[1]。但是,神经网络初始权值的选取影响控制器的性能,采用反复实验随机选取的方法很难得到理想参数的控制器,即使找到了也不能保证是最优的。为了获得理想的控制效果,我们提出用遗传算法优化神经网络控制器参数的方案。遗传算法(Genetic AIgOrithm,GA)是借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的搜索算法,由美国 J. HOIIand 教授提出,可广泛用于优化、学习、自适应控制规划和人工生命等领域[2],具有良好的全局优化性能[3]。本研究采用遗传算法优化 BP 神经网络 PID 控制器的参数,得到了理想控制效果的控制器.
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