基于BP神经网络的速度前馈PID控制器设计
针对工业控制中常出现的模型未知且具有时变特性的复杂被控系统,为满足对被控系统快速响应的控制要求,提出一种经过遗传优化预处理的基于BP神经网络的速度前馈PID控制器。通过将PID控制器与速度前馈控制器相结合,利用遗传算法对控制器参数进行一次离线优化预处理,再通过BP神经网络实现控制器参数在优化预处理基础上的二次在线自适应整定,以达到实时最优控制的目的。在MATLAB下进行仿真验证,结果表明:与常规PID控制器相比,阶跃输入下的系统响应时间减少22%,正弦输入下的系统跟随误差减少12%,控制器参数能实时自适应调节。
BP神经网络、速度前馈、PID控制器、遗传算法、自适应控制
TP183;TP273(自动化基础理论)
2016-01-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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