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基于合作粒子群算法的PID神经网络非线性控制系统
被引量：
34
1
作者
朴海国
王志新
张华强
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期1317-1324,共8页
PID神经元网络(PIDNN)模型为一种新型的神经网络模型,兼有PID与神经网络的共同优点,应用于复杂的控制系统,取得优良控制性能,但其后向传播算法(BP)限制了该模型的应用范围.为实现对非线性多变量系统的有效控制,扩展神经网络的应有范围,...
PID神经元网络(PIDNN)模型为一种新型的神经网络模型,兼有PID与神经网络的共同优点,应用于复杂的控制系统,取得优良控制性能,但其后向传播算法(BP)限制了该模型的应用范围.为实现对非线性多变量系统的有效控制,扩展神经网络的应有范围,本文采用PIDNN神经网络设计了多变量PIDNN神经网络(MPIDNN)控制器,并用本文作者提出的合作粒子群算法(CPSO)取代了传统BP后向传播算法,通过比较MPIDNN_CPSO、MPIDNN_CRPSO、MPIDNN_PSO和MPIDNN_BP4种控制器的控制性能,仿真结果表明,基于CPSO算法的MPIDNN控制器实现了对非线性多变量不对称系统的有效控制.与传统的BP算法相比,CPSO算法提高了控制系统的稳定性、精确性与鲁棒性.
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关键词
PID神经网络
粒子
群
算法
非线性不对称控制
稳定性
鲁棒性
合作粒子群最优算法
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职称材料
题名
基于合作粒子群算法的PID神经网络非线性控制系统
被引量：
34
1
作者
朴海国
王志新
张华强
机构
上海交通大学电气工程系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期1317-1324,共8页
基金
上海市博士后基金资助项目(08R214134)
中国博士后基金资助项目(20080440088)
上海引进技术革新资助项目(2008-48-23a)
文摘
PID神经元网络(PIDNN)模型为一种新型的神经网络模型,兼有PID与神经网络的共同优点,应用于复杂的控制系统,取得优良控制性能,但其后向传播算法(BP)限制了该模型的应用范围.为实现对非线性多变量系统的有效控制,扩展神经网络的应有范围,本文采用PIDNN神经网络设计了多变量PIDNN神经网络(MPIDNN)控制器,并用本文作者提出的合作粒子群算法(CPSO)取代了传统BP后向传播算法,通过比较MPIDNN_CPSO、MPIDNN_CRPSO、MPIDNN_PSO和MPIDNN_BP4种控制器的控制性能,仿真结果表明,基于CPSO算法的MPIDNN控制器实现了对非线性多变量不对称系统的有效控制.与传统的BP算法相比,CPSO算法提高了控制系统的稳定性、精确性与鲁棒性.
关键词
PID神经网络
粒子
群
算法
非线性不对称控制
稳定性
鲁棒性
合作粒子群最优算法
Keywords
PID neural network
PSO algorithm
nonlinear dissymmetrical control
stability
robust
CPSO
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于合作粒子群算法的PID神经网络非线性控制系统
朴海国
王志新
张华强
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
34
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