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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
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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控制器 模糊神经网络 控制器参数优化 itat指标
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