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基于遗传算法和神经网络的PID控制参数的优化研究 被引量:1

Research to Parameters of PID Control Based on Genetic Algorithm and Nerve Network
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摘要 针对传统的 PID 控制中参数整定的难题,采用智能控制技术优化 PID 参数,利用神经网络进行系统辨识,建立对象模型;在此模型基础上,运用遗传算法寻优 PID 控制参数,采用变交叉概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到 PID 控制参数,与传统的整定结果相比较,遗传算法优化效果更好,最终达到最优的控制效果。 The choice and definition of the parameters of PID are very difficult for a long time.This article optimizes PID parameters with intelligent control technologies and distinguish system with nerve to network and set up target model:On the basis of this model,the genetic algorithm(GA)is used to seek excellent PD control parameters,The effect of GA optimizing,which adapts the self-adaptive GA of variation crossing probability and variation probability to get the parameters of PID controller,is prior to traditional definition,and get the optimum result of control finally
作者 韩伟
出处 《可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)》 2005年第5期119-121,128,共4页 Programmable controller & Factory Automation(PLC & FA)
关键词 PID控制 参数优化 遗传算法 神经网络 PID control Optimizing parameter Genes algorithm(GA) Nerve network
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