基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计
作者:
王彦
[1,2] ;
邓勇
[1] ;
王超
[1]
关键词:
粒子群优化算法
PID控制器
模糊神经网络
控制器参数优化
ITAT指标
摘要：
针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题，提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化，并以ITAT指标作为改进的PSO优化算法的适应度函数。实验仿真表明：经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能，响应速度更快，超调量更小，控制精度更高。
上一篇：小波阈值消噪在管道漏点检测定位中的应用
下一篇：基于PID预测函数的励磁控制研究