基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器
利用遗传算法的全局优化能力和神经网络强大的自学习能力相结合，提出了一种基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器的设计方法.该控制器主要由四个部分组成. 第一部分利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数，作为PID控制器参数的初值； 第二部分利用神经网络具有逼近任意非线形函数的能力，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； 第三部分是将RBF网络作为在线辨识器，可以求取Jacobian灵敏度信息； 第四部分是传统的PID控制器，直接对被控对象闭环控制.计算机仿真结果表明，这种控制算法鲁棒性强，响应速度快，可用于控制不同的对象和过程.
遗传算法 神经网络 自整定控制器
余丽平 薛峰 马松龄
西安建筑科技大学机电工程学院,西安,710055 阎良试飞院远方建安公司,西安,710055
国内会议
秦皇岛·北戴河
中文
381-384
2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）