基于合作粒子群算法的PID神经网络非线性控制系统

被引：34

作者：

朴海国

王志新

张华强

机构：

[1] 上海交通大学电气工程系

来源：

控制理论与应用 | 2009年 / 26卷 / 12期

关键词：

PID神经网络; 粒子群算法; 非线性不对称控制; 稳定性; 鲁棒性; 合作粒子群最优算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

PID神经元网络（PIDNN）模型为一种新型的神经网络模型,兼有PID与神经网络的共同优点,应用于复杂的控制系统,取得优良控制性能,但其后向传播算法（BP）限制了该模型的应用范围.为实现对非线性多变量系统的有效控制,扩展神经网络的应有范围,本文采用PIDNN神经网络设计了多变量PIDNN神经网络（MPIDNN）控制器,并用本文作者提出的合作粒子群算法（CPSO）取代了传统BP后向传播算法,通过比较MPIDNNCPSO、MPIDNNCRPSO、MPIDNNPSO和MPIDNNBP4种控制器的控制性能,仿真结果表明,基于CPSO算法的MPIDNN控制器实现了对非线性多变量不对称系统的有效控制.与传统的BP算法相比,CPSO算法提高了控制系统的稳定性、精确性与鲁棒性.

引用

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页数：8