一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

作     者：阎树田 刘鹏军 苏玉瑞 乔伟峰 YAN Shu-tian;LIU Peng-jun;SU Yu-rui;QIAO Wei-feng

作者机构：兰州理工大学机电工程学院 中国人民解放军63883部队 

出 版 物：《兰州理工大学学报》 (Journal of Lanzhou University of Technology)

年 卷 期：2006年第32卷第4期

页      码：42-45页

摘      要：常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.

主 题 词：PID控制 模糊控制 模糊神经网络 BP算法 遗传算法 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-5196.2006.04.011

馆 藏 号：203162802...