基于改进PSO的神经网络优化的主汽温系统PID控制

摘要：

采用改进的PSO全局优化算法训练多层前馈神经网络权值，使网络训练误差比BP算法降低了许多，收敛速度也明显加快.将该方法用于电厂主汽温系统的PID控制器的参数优化.仿真结果表明PSO寻优速度快，计算量小，并能使主汽温系统在不同负荷下均获得很好的调节品质.

关键词： 粒子群优化算法 神经网络 主气温控制

作者: 孙明 焦嵩鸣

作者单位: 华北电力大学自动化系,保定,071003

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 秦皇岛·北戴河

会议语种:中文

页码: 392-393

在线出版日期: 2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）