遗传算法优化的BP神经网络PID控制器  

The Neural Network PID Controller with BP Optimized by GA

作　　者：张明君[1] 张化光[1] 张明君 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004 [2]北华大学电气工程系,吉林吉林132021

出　　处：《电气自动化》2005年第6期3-4,24,共3页Electrical Automation

基　　金：国家自然科学基金(60274017);国家教委博士点基金(20011045023);沈阳市自然科学基金(1022033-1-07)资助

摘　　要：神经网络的初始权值的选取影响控制器的性能,本文提出了一种新的改进遗传算法优化的 BP 神经网络 PID 控制器。该方法设计了组合交叉操作,交叉、变异并行结构及引入移民的遗传算法。将该方法用于控制器设计,仿真结果说明了该方法的有效性。The initial weights values of neural network PID affected the performance of controller. A neural network PID controller with back Propagation optimized by a new improved Genetic Algorithm (GA) is proposed in this paper. In the new improved genetic algorithm, it is designed that combination crossover, the parallel crossover and mutation, and improved immigration method. A controller is designed by the proposed method. The simulation results show the effectiveness of proposed controller.

关 键 词：神经网络PID 遗传算法 移民方法 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]