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基于PSO算法优化的PID神经网络解耦控制算法研究
基于PSO算法优化的PID神经网络解耦控制算法研究
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摘要
摘要: 针对目前在工业控制中,被控系统往往是多变量、非线性、强耦合的时变系统。多变量系统的回路之间存在耦合,为了得到满意的控制效果,必须对多变量系统实行解耦控制。本文通过增加动量项的方法提高网络学习效率,同时引入粒子群算法(PSO)来训练神经网络PID控制器的参数,并针对多变量控制系统开展仿真验证,取得了满意的控制效果。
DOI
g4qw9g6n48/6257548
作者
李栋臣
机构地区
江南机电设计研究所 贵州贵阳 550000
出处
《科学与技术》
2022年8期
关键词
PID神经网络
粒子群算法
多变量系统
解耦控制算法
分类
[建筑科学][建筑技术科学]
出版日期
2022年07月28日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
科学与技术
2022年8期
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