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基于β参数B样条基函数及改进PSO算法的PID神经网络控制 被引量：1

The control of PID neural network based on bparameterized B-spline basic functions and improved PSO
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摘要 针对传统PID控制参数难以选择以及神经网络PID不适合控制动态系统的缺点,本文提出了基于重新参数化的B样条神经网络以及考虑到早熟现象的改进粒子群算法的PSO-B-BP-PID控制器。该控制器能通过PSO的搜索找到最佳适合的因子,从而得到适合本网络权值搜索的最佳重新参数化B样条基函数,同时,文中还提出由考虑到早熟处理的改进粒子群算法取代传统BP后向传播算法来作为网络学习算法,从而有效克服传统算法易于陷入局部最优的缺点。实验结果表明PSO-B-BP-PID的控制系统可以实现对被控系统的有效控制,并可提高控制系统稳定性、精确性与鲁棒性。
作者 周西峰
机构地区 南京邮电大学自动化学院
出处 《制造业自动化》 北大核心 2011年第19期61-63,67,共4页 Manufacturing Automation
基金 江苏省科技支撑项目(BE2009100)
关键词 B样条函数 重新参数化 粒子群算法 PID MATLAB仿真
分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 相关文献

参考文献6

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共引文献5

同被引文献7

引证文献1

二级引证文献1

制造业自动化
2011年 第19期

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