【摘 要】
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提出了一种基于混合PSO和RBF神经网络的自整定分数阶PID控制器的设计方法.该控制器主要由三个部分组成：（1）分数阶PID控制器直接控制被控对象;（2）利用细菌觅食算法和粒子群算法混合
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提出了一种基于混合PSO和RBF神经网络的自整定分数阶PID控制器的设计方法.该控制器主要由三个部分组成：（1）分数阶PID控制器直接控制被控对象;（2）利用细菌觅食算法和粒子群算法混合优化分数阶PID参数值,作为初始值;（3）利用RBF神经网络具有以任意精度逼近非线性函数及训练速度快的优点,在线整定分数阶PID值,并完成对被控对象的Jacobian信息辨识.实验仿真结果表明：该控制器具有响应速度快、收敛精度高、鲁棒性强等特点,可适用于不同的对象和过程,特别是复杂的、无确定数学模型的控制系统.
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