【摘 要】
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为了满足交流调速系统高精度、快响应的要求,结合免疫遗传算法寻优速度快和神经网络控制不依赖被控对象数学模型的优点。设计一种基于新的免疫遗传算法优化的神经网络PID控制
【机 构】
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浙江理工大学,自动化研究所,浙江,杭州,310018
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为了满足交流调速系统高精度、快响应的要求,结合免疫遗传算法寻优速度快和神经网络控制不依赖被控对象数学模型的优点。设计一种基于新的免疫遗传算法优化的神经网络PID控制器.该方法综合利用性能指标的适应度函数、自适应的交叉概率、变异概率的免疫遗传算法等理论,首先基于免疫遗传算法对BP网络的初始权系数进行学习优化,然后用BP算法对PID参数在线调节,这样既解决了常规控制算法对数学模型的依赖问题,又解决了神经网络初始权系数随机产生对控制效果带来的影响。仿真和实验结果表明:该方法对设定值跟踪调速具有较好的控制效果,而且具有较强的鲁棒性和抗干扰性能,使交流调速系统获得了良好的动态和静态性能。
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