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  

The control of PID neural network based on bparameterized B-spline basic functions and improved PSO

作　　者：周西峰[1] 

机构地区：[1]南京邮电大学自动化学院,南京210046

出　　处：《制造业自动化》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)

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。

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]