【摘 要】
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研究PID控制器参数优化选择问题。传统的PID参数优化多采用试验加试凑的方式,费时且难找到最优参数,同时,常规BP神经网络PID参数优化训练收敛速度较慢,控制效果不理想。为了
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研究PID控制器参数优化选择问题。传统的PID参数优化多采用试验加试凑的方式,费时且难找到最优参数,同时,常规BP神经网络PID参数优化训练收敛速度较慢,控制效果不理想。为了获得最优PID参数,提高系统的控制性能,提出一种遗传算法BP神经网络PID参数优化方法。方法首先采用全局寻优的遗传算法对BP神经网络初始权值进行选择,然后采用参数最优的BP神经网络模型对PID控制参数进行优化,从而实现PID控制参数实时优化。仿真结果表明,相对于传统的PID参数优化方法和常规BP神经网络PID参数优化方法,方法取得了更满意的控制效果,提高了系统的控制精度,验证了算法的有效性。
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