基于分数阶的神经网络解耦控制优化方法

作     者：宋帆 马小晶 王宏伟 陈洁 贺航 SONG Fan;MA Xiao-jing;WANG Hong-wei;CHEN Jie;HE Hang

作者机构：新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830047 大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(12002296 61863034) 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2022年第29卷第4期

页      码：692-698页

摘      要：针对强耦合、多变量的非线性系统,提出了一种基于Caputo分数阶微分优化的BP-PID解耦控制算法。首先,应用Caputo定义的分数阶思想设计分数阶梯度下降算法,并将其应用到BP-PID控制系统,以实现多变量耦合系统的解耦控制;其次,通过测试的二维变量函数验证所提算法的收敛性;最后,在浸没式电极锅炉耦合模型中使用分数阶梯度下降算法优化的BP-PID算法,并与基于传统梯度下降算法的BP-PID算法进行对比。实验结果表明,所提算法提高了BP-PID解耦控制器的收敛速度,并且加快了响应速度,减少了超调量,缩短了调节时间。

主 题 词：分数阶 梯度下降 BP神经网络 解耦控制 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14107/j.cnki.kzgc.20210458

馆 藏 号：203110409...