10.3969/j.issn.1001-2400.2008.01.010
混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计
针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器.以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案.仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度.该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案.
稳态误差、PID神经网络、模糊神经PID控制器、混沌优化、粒子群全局优化
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TP273+.2(自动化技术及设备)
国家部委预研项目51421060505DZ0155;陕西省自然科学基金2005A009
2008-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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