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基于遗传神经网络的不完全微分PID控制算法的研究

李一军  陈文燕  
【摘要】:有关PID控制的文献已有很多,可性能相对较优的不完全微分PID控制很少与神经网络相结合,更少与遗传算法相结合。针对此提出了遗传神经网络与不完全微分相结合的控制,用遗传算法来学习神经网络的权系数使不完全微分PID控制达到最优,其中神经网络用BP神经网络。仿真结果显示了遗传算法快速学习神经网络权系数的能力,并且能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,确保了快速达到全局收敛,克服了传统BP神经网络精度低、收敛速度慢的缺陷,表明了该方法的可行性和有效性。

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