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 邓勇 王超 WANG Yan;DENG Yong;WANG Chao

作者机构：南华大学电气工程学院湖南衡阳421001 湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60775047) 湖南省科技厅计划项目(2008FJ3114 2009FJ3014) 

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

年 卷 期：2012年第19卷第5期

页      码：761-764页

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。

主 题 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 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 081104[081104] 0811[工学-水利类] 071102[071102] 081103[081103] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-7848.2012.05.008

馆 藏 号：203602797...