基于合作粒子群算法的PID神经网络非线性控制系统
朴海国
王志新
张华强
1.上海交通大学,电气工程系,上海,2002402.上海交通大学,电气工程系,上海,2002403.上海交通大学,电气工程系,上海,200240
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MPIDNN_CPSO、MPIDNNCRPSO、MPIDNN_PSO和MPIDNN_BP4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.
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
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：上海市博士后基金资助项目(08R214134)中国博士后基金资助项目(20080440088)上海引进技术革新资助项目(2008-48-23a)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1317-1324 )
英文信息