基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统  

BP neural network model reference adaptive control system based on the particle swarm optimizer

作　　者：陈聆[1] 闫海波[2] 毛万标[3] 

机构地区：[1]成都理工大学信息管理学院数学地质四川省重点实验室,成都610059 [2]新疆财经学院,乌鲁木齐830012 [3]西昌卫星发射中心技术部,四川西昌615000

出　　处：《成都理工大学学报（自然科学版）》2007年第6期639-642,共4页Journal of Chengdu University of Technology: Science & Technology Edition

基　　金：数学地质四川省高校重点实验室资助;教育部博士点基金资助项目(20040616005);四川省科技厅应用基础项目(05JY029-087-1);四川省教育厅自然科学重点项目(2003-156);地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室开放基金资助项目(GZ2005-09)

摘　　要：将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化。仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出。In this paper, PSO-BP NN is used as the controller of model reference adaptive control system, the mean square error of the reference model output and the model reference adaptive control system factual output as the adaptive function, and then, the mean square error is minimized by the search capability of PSO. The simulation results show astringency and precision and adaptability of PSO-BP NN model reference adaptive control system are fine. The output of PSO-BP NN model reference adaptive control system can follow up the scent of the reference model output very well.

关 键 词：模型参考自适应控制系统 粒子群优化算法 BP神经网络 参考模型 

分 类 号：O231.2[理学—运筹学与控制论]