【摘 要】
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提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由三个部分组成:利用遗传算法优化PID参数,和RBF神经网络结合,对被控对象逼近,搜索出一组准优的
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽,淮南,232001;
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提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由三个部分组成:利用遗传算法优化PID参数,和RBF神经网络结合,对被控对象逼近,搜索出一组准优的初始参数;RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;基于单神经元的自适应PID控制器,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程.
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