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基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分神经网络解耦控制研究

牛培峰 张 君 关新平

基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分神经网络解耦控制研究

牛培峰, 张 君, 关新平
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-08-22
  • 修回日期:  2006-09-20
  • 刊出日期:  2007-05-20

基于遗传算法的统一混沌系统比例-积分-微分神经网络解耦控制研究

  • 1. 燕山大学电气工程学院,秦皇岛 066004

摘要: 提出了采用改进的遗传算法优化比例-积分-微分(PID)神经网络解耦控制器的连接权值,从而实现PID控制器参数的优化及非线性多变量系统的解耦控制. 改进的遗传算法优于基本遗传算法,它使寻优过程中的计算量减少,计算效率提高,收敛速度加快. 将优化后的PID神经网络解耦控制器应用于统一混沌系统的控制中,仿真实验收到良好的控制效果,证明了PID控制器应用于统一混沌系统控制的有效性.

English Abstract

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