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采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器 被引量:8
1
作者 葛锁良 方唐利 岳胜 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期679-682,704,共5页
文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优... 文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性。仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,控制输出稳定,抗干扰能力强,鲁棒性好,较模糊PID和传统PID控制器具有更好的动、静态特性。 展开更多
关键词 模糊神经网络pid控制 免疫反馈机制 BP学习算法
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基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计 被引量:27
2
作者 王彦 邓勇 王超 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期761-764,共4页
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PS0优化算法的适应度... 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PS0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。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 pid控制 模糊神经网络 控制器参数优化 ITAT指标
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仪用模糊神经网络PID控制器的研究 被引量:8
3
作者 白瑞林 梁宏 李军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期603-605,共3页
针对仪用控制器的特点,本文提出了一种实用的仪用模糊神经网络PID控制器闭环设计方法,研制了模糊神经网络控制器设计开发软件,进行了大量的不同工业背景的计算机仿真,得出的控制器参数(网络权值,网络阀值)由单片机控制系统实... 针对仪用控制器的特点,本文提出了一种实用的仪用模糊神经网络PID控制器闭环设计方法,研制了模糊神经网络控制器设计开发软件,进行了大量的不同工业背景的计算机仿真,得出的控制器参数(网络权值,网络阀值)由单片机控制系统实现。实验表明:该方法在被控对象输出特性和D/A输出给执行器的动作特性上都具有令人满意的曲线效果。同时亦证明这是一种实现仪器仪表智能化的有效方法。 展开更多
关键词 仪器 仪表 模糊神经网络 pid 控制
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基于模糊神经网络PID控制的粉体包装计量控制系统 被引量:9
4
作者 王艳 陈静 +3 位作者 王志山 李昆祥 徐芸 徐雪萌 《食品与机械》 北大核心 2020年第1期136-139,共4页
针对粉体包装计量控制系统由于传感器、螺杆的旋转惯性、零点漂移,下料冲击力等因素的影响而造成的系统延迟、非线性等问题,提出一种基于模糊神经网络PID控制粉体包装计量控制系统。利用模糊神经网络良好的动态控制特性和自学习能力来调... 针对粉体包装计量控制系统由于传感器、螺杆的旋转惯性、零点漂移,下料冲击力等因素的影响而造成的系统延迟、非线性等问题,提出一种基于模糊神经网络PID控制粉体包装计量控制系统。利用模糊神经网络良好的动态控制特性和自学习能力来调整PID控制比例、积分、微分3个调整参数。借助MATLAB simulink仿真软件进行系统的模拟仿真。结果表明,该模糊神经网络PID控制系统稳定时间能缩短约45%,超调量约减少16%。由此可得模糊神经网络PID控制系统优于传统的PID控制系统。 展开更多
关键词 粉体包装 计量系统 模糊神经网络 pid控制 MATLAB simulink
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基于DSP的液压伺服系统模糊神经网络PID控制 被引量:6
5
作者 黄山云 陈照波 +1 位作者 焦映厚 陈彬 《液压与气动》 北大核心 2015年第9期15-18,25,共5页
针对道路模拟试验台阀控液压位置伺服系统,介绍一种高性能控制器的设计方法。以高性能的TMS320F28335 DSP芯片为核心设计控制器硬件,并应用模糊神经网络PID控制方法设计控制器软件。对试验台装置实验测试,结果表明,相比于传统PID控制,... 针对道路模拟试验台阀控液压位置伺服系统,介绍一种高性能控制器的设计方法。以高性能的TMS320F28335 DSP芯片为核心设计控制器硬件,并应用模糊神经网络PID控制方法设计控制器软件。对试验台装置实验测试,结果表明,相比于传统PID控制,模糊神经网络PID控制在保证控制精度的同时,具有更小的超调量和更快的响应速度。 展开更多
关键词 液压位置伺服系统 DSP 模糊神经网络 pid控制
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基于T-S模型的模糊神经网络PID控制 被引量:7
6
作者 姜映红 叶碧成 《控制工程》 CSCD 2006年第6期540-542,546,共4页
针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释... 针对在非线性、时变不确定系统中,常规PID控制器难以获得满意效果的问题,仿照传统PID控制器结构,设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型,将PID结构融入模糊控制中,充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点;然后又利用神经网络的学习算法,实现了对模糊控制器的参数调整,使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统,将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究,并应用于啤酒发酵领域,其结果表明,该控制器取得了令人满意的效果。 展开更多
关键词 T-S模型 模糊 神经网络 pid
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基于模糊神经网络PID控制的花茶烘焙温控系统设计 被引量:14
7
作者 陈星 《食品与机械》 北大核心 2020年第9期131-137,共7页
针对花茶烘焙时对温度的精细化要求,提出由模糊控制、神经网络和PID组合算法构成的控制系统,实现对温、湿度的可靠控制,达到对鲜花快速去湿干燥的目的。系统将温度和湿度的误差e和误差率ec作为输入变量进行模糊化处理,确立隶属度函数,... 针对花茶烘焙时对温度的精细化要求,提出由模糊控制、神经网络和PID组合算法构成的控制系统,实现对温、湿度的可靠控制,达到对鲜花快速去湿干燥的目的。系统将温度和湿度的误差e和误差率ec作为输入变量进行模糊化处理,确立隶属度函数,通过模糊推理和解模糊化生成输出量,为PID控制系统提供优化的调控因子△K,精准控制执行单元。系统采用RBP神经网络算法对模糊控制过程进行精细实时变量调控,以Delta(δ)函数和梯度下降算法为学习规则调整网络加权系数w、中心向量cij和基宽向量bij。系统利用Matlab软件进行数据仿真,对比传统PID控制和模糊控制,验证模糊神经网络PID组合控制的优越性,数据分析表明组合控制系统对温度的响应速度和数据的精确性都明显改善,扰动补偿和抗干扰能力有效提高,系统鲁棒性更好。 展开更多
关键词 花茶 烘焙 神经网络 模糊控制 pid 温控系统
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面向电子压力机模糊神经网络PID控制的研究 被引量:2
8
作者 付永忠 周玉荣 +1 位作者 卢青 刘金珊 《机床与液压》 北大核心 2016年第21期151-154,共4页
针对电子压力机位置伺服系统的非线性和时变的不确定性,压装力、压装速度和压入深度高可控性,系统的高稳定性、适应性及较强的抗干扰能力等特点,提出将神经网络实现模糊PID自调整的控制特性应用在现存的小型电子压力机的位置伺服系统中... 针对电子压力机位置伺服系统的非线性和时变的不确定性,压装力、压装速度和压入深度高可控性,系统的高稳定性、适应性及较强的抗干扰能力等特点,提出将神经网络实现模糊PID自调整的控制特性应用在现存的小型电子压力机的位置伺服系统中的方法。该控制策略将模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力进行了有效的结合,其中,PID控制器参数自调整是通过学习并记忆PID参数调整的基本规则来实现的,以满足电子压力机位置伺服系统的要求并用MATLAB软件编程进行仿真分析。仿真结果表明:相比较常规神经网络与传统PID相结合组成的控制器,模糊神经网络PID自调整控制器对于电子压力机的位置伺服系统具有更快的响应特性及更好的稳定性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 pid控制 位置伺服 电子压力机
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静变电源的优化模糊神经网络PID控制研究 被引量:1
9
作者 牛江川 樊波 +1 位作者 程培源 何永全 《机械设计与制造》 北大核心 2012年第11期46-48,共3页
为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经... 为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经元通过自学习调整控制因子,提高了系统控制的精度。将该方法和PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对系统控制量进行调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对于优化模糊神经网路PID和模糊PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真。仿真分析结果表明,经过BP神经网络和单神经元网络学习后,控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。 展开更多
关键词 静变电源 优化模糊神经网络 神经 pid控制 仿真
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基于BP模糊神经网络PID控制的牵引绞车张力控制研究 被引量:13
10
作者 朱鹏程 张晴 +2 位作者 张文华 舒欣 杨冰华 《机床与液压》 北大核心 2022年第21期137-143,共7页
传统的船基收放系统中的牵引绞车一般采用速度控制方式,导致在船舶升沉作用下负载至牵引绞车之间的缆绳张力不断震荡,最终可能造成缆绳损坏,甚至断裂等问题。分别设计了基于PID、模糊PID、BP模糊神经网络PID的牵引绞车张力控制器来进行... 传统的船基收放系统中的牵引绞车一般采用速度控制方式,导致在船舶升沉作用下负载至牵引绞车之间的缆绳张力不断震荡,最终可能造成缆绳损坏,甚至断裂等问题。分别设计了基于PID、模糊PID、BP模糊神经网络PID的牵引绞车张力控制器来进行缆绳张力控制仿真。通过仿真发现,相较于其他两种控制器,所建立的BP模糊神经网络PID控制器在不规则波及不同负载下的缆绳张力控制精度最高,系统平稳、无超调,且在受到干扰时动态响应速度最快。 展开更多
关键词 牵引绞车 升沉补偿 张力控制 BP模糊神经网络pid
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基于模糊神经网络PID控制的智能充电方法研究 被引量:6
11
作者 朱望纯 孙启林 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第3期414-417,共4页
铅酸蓄电池充电过程具有多变量、非线性、时变性、滞后性的特点,现有充电技术的不足,严重影响了充电效率和电池寿命。提出了一种基于模糊RBF神经网络PID控制的间歇正负脉冲的充电控制策略。利用具有较强逻辑推理能力的模糊PID与RBF神经... 铅酸蓄电池充电过程具有多变量、非线性、时变性、滞后性的特点,现有充电技术的不足,严重影响了充电效率和电池寿命。提出了一种基于模糊RBF神经网络PID控制的间歇正负脉冲的充电控制策略。利用具有较强逻辑推理能力的模糊PID与RBF神经网络相结合,实现充电参数的动态调整和充电电流的在线控制。通过实验和仿真测试结果表明,本充电控制方法有效缩短了充电时间,充电电流曲线能更好地逼近马斯充电曲线,达到了提高充电效率和延长蓄电池使用寿命的目的。 展开更多
关键词 智能充电 RBF神经网络 模糊pid 间歇正负脉冲 铅酸蓄电池
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矿井局部通风机的模糊神经网络PID控制器设计 被引量:6
12
作者 张梅 《煤炭工程》 北大核心 2011年第6期127-129,共3页
针对矿井掘进工作面通风的特点,文章提出了一种将模糊神经网络、遗传算法和PID控制相结合的局部通风机控制方法。该方法运用遗传算法优化模糊神经网络隶属度函数的中心值和宽度,借助BP算法优化连接权系数。实验表明,该方法能根据瓦斯浓... 针对矿井掘进工作面通风的特点,文章提出了一种将模糊神经网络、遗传算法和PID控制相结合的局部通风机控制方法。该方法运用遗传算法优化模糊神经网络隶属度函数的中心值和宽度,借助BP算法优化连接权系数。实验表明,该方法能根据瓦斯浓度的变化在线自动调整风机转速,较常规PID控制器有着明显的优点。系统采用以TMS320F2407 DSP为核心的电路来实现PID控制器的设计和通风机的变频调速等功能。 展开更多
关键词 局部通风机 模糊神经网络 遗传算法 pid控制 TMS320F2407DSP
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油茶果采摘机阀控液压马达模糊神经网络PID控制 被引量:13
13
作者 范子彦 李立君 +2 位作者 李宇航 吕辉 傅雄辉 《液压与气动》 北大核心 2021年第11期76-85,共10页
推摇式油茶果采摘机在作业机构作业时,需要保证振动液压马达恒定转速输出,以保证油茶果能够顺利通过推摇振动从树枝脱落,对此,推导了推摇式油茶果采摘机阀控振动液压马达系统的状态空间方程,并在传统增量式PID控制原理的基础上设计了模... 推摇式油茶果采摘机在作业机构作业时,需要保证振动液压马达恒定转速输出,以保证油茶果能够顺利通过推摇振动从树枝脱落,对此,推导了推摇式油茶果采摘机阀控振动液压马达系统的状态空间方程,并在传统增量式PID控制原理的基础上设计了模糊径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络PID控制方法。采用MATLAB/Simulink仿真软件对液压系统在空载和5 s带载工况进行仿真,并与传统PID控制和模糊PID控制方法进行比较和分析。仿真结果显示,传统PID控制和模糊PID控制响应速度较慢、鲁棒性较差;而采用模糊RBF神经网络PID控制方法响应速度快、鲁棒性强,能够很好地满足振动液压马达恒定转速输出的要求,并且能够灵活地在线调整PID的3个参数,控制精度较高。 展开更多
关键词 油茶果采摘机 转速pid控制 模糊RBF神经网络 SIMULINK仿真
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基于Simulink仿真的施肥机模糊神经网络PID控制方法 被引量:8
14
作者 张荣丹 梁春英 +3 位作者 李普 王淞 邹立雯 李圳鹏 《南方农机》 2023年第7期17-20,23,共5页
【目的】农用电气设备的部件十分复杂,易受到环境因素的影响,无法准确控制施肥量,故障频发。因此,需要一种成本低、运行稳定、施肥量控制精确、受工作环境影响小的施肥机控制系统。【方法】本研究采用模糊神经网络PID控制方法,将机器学... 【目的】农用电气设备的部件十分复杂,易受到环境因素的影响,无法准确控制施肥量,故障频发。因此,需要一种成本低、运行稳定、施肥量控制精确、受工作环境影响小的施肥机控制系统。【方法】本研究采用模糊神经网络PID控制方法,将机器学习和非线性模糊控制方法引入传统PID控制器中,并基于MATLAB中Simulink仿真平台建立了模糊神经网络PID控制系统仿真模型。【结果】该模型可以根据模糊规则进行练习和学习,通过控制步进电机的转速和旋转角度来控制施肥量,神经网络还可以持续自动学习并动态改进系统的控制参数,以适应不断变化的农田作业环境。【结论】该模糊神经网络PID控制系统自我矫正能力强,可抵抗环境干扰,控制效果显著。 展开更多
关键词 模糊神经网络pid 步进电机 SIMULINK仿真 施肥机控制系统
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改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真 被引量:16
15
作者 吕晓丹 吴次南 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第2期365-373,共9页
传统PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题。为了解决这些问题,本文提出了一款基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器不仅融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力,还创造性地将模糊规则参数化,使模... 传统PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题。为了解决这些问题,本文提出了一款基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器不仅融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力,还创造性地将模糊规则参数化,使模糊规则也可以在线调整,进而提高了控制的准确性。同时,通过建构新型激活函数——IThLU函数,有效地避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生,提高了控制的响应性。最终的仿真实验结果表明:这种改进型模糊神经网络智能PID控制器可以实现控制参数的在线实时调整,提高系统的响应性、稳定性和准确性,是对PID控制算法的有效改进。 展开更多
关键词 pid控制 模糊神经网络 参数化模糊规则 IThLU激活函数 SIMULINK仿真
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量:1
16
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊pid控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制
17
作者 周阿连 于子茵 刘刚 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期69-74,共6页
为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛... 为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛精度。设计改进的RBF神经网络,采用改进核FCM聚类算法(improved KFCM,IKFCM)初始化RBF神经网络中心,利用改进的PIO(improved PIO,IPIO)优化RBF神经网络参数配置。最后,利用IPIO和IKFCM优化后的RBF神经网络对PID参数进行自适应调整。与其它车速控制方法相比,所提方法车速控制精度提高了约1.2%,能够精准实现对机器人车速的控制。 展开更多
关键词 机器人 鸽群优化算法 RBF神经网络 pid控制 精度
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基于模糊推理和Jordan神经网络的磁悬浮球位置补偿控制研究
18
作者 李孝茹 陈士松 黄之文 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期299-308,共10页
针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制... 针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制框架。基础控制模块采用适应性强的PID控制器;JNN控制模块实现磁悬浮球系统的在线辨识与补偿;FI模块动态调整神经网络控制器的输出,以抑制欠训练JNN带来的不确定性影响。实验结果表明,与传统神经网络补偿控制方法相比,在跟踪阶跃信号和方波信号时,超调量分别减小了39.79%和60.61%,调节时间分别减小了19.52%和48.47%。该方法在保证稳态精度的同时,显著提升了控制系统的动态性能。 展开更多
关键词 模糊推理 Jordan神经网络 位置补偿控制 磁悬浮球
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
19
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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支气管镜机器人的IWOA-BP神经网络-PID控制
20
作者 陈浩 王亚刚 +3 位作者 白冲 胡珍丽 吴启标 田鑫驰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1207-1216,共10页
在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algo... 在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)优化的BP-PID控制方法。首先,IWOA在传统鲸鱼优化算法的基础上,引入非线性收敛因子动态平衡全局搜索能力和局部搜索精度,通过帐篷(tent)混沌映射优化种群分布,利用莱维(Lévy)飞行策略增强全局寻优,并结合贪婪选择机制维持种群多样性,为BP神经网络提供最优初始连接权重。然后,BP神经网络在输入层融合参考输入、系统输出和跟踪误差,通过反向传播动态调整PID控制参数。仿真结果表明,与PID控制、BP神经网络-PID控制及其改进方法相比,所提方法能够大幅度降低系统的超调量,缩短调节时间,使稳态误差趋近于零。该方法具有较高的控制精度和抗干扰性,可显著减少操作中机械振动和组织摩擦,提高支气管镜手术的安全性。 展开更多
关键词 支气管镜机器人 BP神经网络 主从控制 pid控制 位置跟踪
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