發(fā)布時(shí)間：2016-08-30 11:16

  本文關(guān)鍵詞：基于合作粒子群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

當(dāng)前位置：文檔下載 > 所有分類 > 自然科學(xué) > 基于改進(jìn)型粒子群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)

基于改進(jìn)型粒子群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)

計(jì) 算 機(jī) 系 統(tǒng) 應(yīng) 用 2011 年 第20卷 第 10 期

定性、魯棒性等方面都有了明顯的提高。有助于PIDNN在控制領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

公式[2]為：

J

Δω=η=ij ω

sij

223m I(k) O(k) Os ω(k) 1 xP m∑∑∑ ss x′′sihsineuron

shk===111h O 223m

′ xI∑∑∑Is(k) Os(k) ωsih(k) usj sineuron x′′

ms=1h=1k=1h

x′ O 223m ω(k) sj xD IkOk()() ∑∑∑ s x′′sihsineuronms=1h=1k=1 s u′ hsj

2 多變量PIDNN（MPIDNN）控制系統(tǒng)

為實(shí)現(xiàn)非線性不對(duì)稱MIMO系統(tǒng)的解耦控制，建

立了MPIDNN控制系統(tǒng)[1]。MPIDNN由多個(gè)單變量PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（SPIDNN）子網(wǎng)交叉并聯(lián)而成。如果被控對(duì)象為M個(gè)輸入，N個(gè)輸出，該MPIDNN就有2N個(gè)輸入單元，隱含層有3N個(gè)處理單元，構(gòu)成2N×3N×M結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)。它的輸入層到隱含層是按子網(wǎng)獨(dú)立的，而其隱含層至輸出層的連接權(quán)則是相互交叉連接的，使整個(gè)多輸出PIDNN結(jié)合為一體。其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

(2)

Δωjh=η

J22m O

= ∑∑[Is(k) Os(k)] s x′sj(k) (3) ′′ ωsjh xhms=1k=1

式(3)中： OsO(k+1) Os(k)

=sgn[s′′′′(k) x′′ xhxhh(k 1)式(2)中：

] (4)

x′ ′ x′sjsj(k) xsj(k 1)

=sgn (5)

′′()(1) u′ ukuk sjsjsj

由式2可以看出系統(tǒng)的非線性特性及其輸入輸出

之間的強(qiáng)耦合特性。

4 粒子群算法(PSO)

4.1 PSO算法基本原理

PSO算法是Kennedy J和Eberhart R在1995年提出的，該算法是模擬鳥群的飛行覓食行為，通過個(gè)體之間的協(xié)作來搜尋最優(yōu)解。設(shè)N維的搜索空間中，有m個(gè)粒子，其中第i個(gè)粒子的位置向量為Xi=(xi1，xi2,…，xiN)，i=1，2，…，m，粒子的速度向量為Vi=(vi1，vi2，…，viN)。第i個(gè)粒子經(jīng)過的最好位置（最優(yōu)解）為Pbest，粒子群的最好位置記為Gbest。根據(jù)Kenddy等提出的PSO算法公式：

Vid(t+1)=vid(t)+c1 Rand1 (Pbest xid(t))

+c2 Rand2 (Gbest xid(t))

圖1 MPIDNN控制系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

由圖1可知，被控系統(tǒng)是3輸入2輸出的多變量系統(tǒng)，層間的連接權(quán)值分別定義為ωsij和ωsjh，其中s為SPIDNN的數(shù)目。MPIDNN的價(jià)值函數(shù)為：

(1)

xid(t+1)=xid(t)+vid(t+1) (7)

價(jià)值函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的依據(jù)，作為評(píng)估方法，

其中，Rand1和Rand2是[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)；c1和c2

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)中不可或缺。式子中：m為采

為加速因子，在每一維，粒子都有一個(gè)最大限速度樣點(diǎn)的總數(shù)目；Is(k)、Os(k)分別為SPIDNN控制系

Vmax(Vmax>0)，如果某一維速度超過設(shè)定的Vmax，則該統(tǒng)的輸入與輸出。

維速度被限定為Vmax。

Shi和Eberhart在1998年的論文中引入了慣性權(quán)3 反向傳播(BP)算法

重的概念，將速度更新方程修改為： 1982年，Rumelhard和 Mcclelland等人提出了著

s=1

s=1k=1

J=∑Es=

2

1

m

∑∑[Is(k) Os(k)]

2m

2

(6)

名的BP算法，其思想是使用梯度搜索理論，以使得網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出（計(jì)算輸出）與期望輸出（目標(biāo)輸出）的均方差達(dá)到最小。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程是，將輸出層誤差反向傳播回去，，并借以修正權(quán)值。圖1的權(quán)值修改 130 研究開發(fā) Research and Development

Vid(t+1)=ω vid(t)+c1 Rand1 (Pbest xid(t))

+c2 Rand2 (Gbest xid(t))

(8)

其中，ω為慣性權(quán)重，可見基本PSO算法的慣性權(quán)重

ω=1。

Word文檔免費(fèi)下載：基于改進(jìn)型粒子群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) （下載1-4頁，共4頁）

我要評(píng)論

相關(guān)主題

相關(guān)文檔

【論文】基于改進(jìn)粒子群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制研究

采用改進(jìn)的PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值,并對(duì)基于PAO算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,PSO算法使得網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的選取比較快速,系統(tǒng)的性能有所...

基于改進(jìn)粒子群算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器設(shè)計(jì)

基于改進(jìn)粒子群算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器設(shè)計(jì)_機(jī)械/儀表_工程科技_專業(yè)資料...但是對(duì)存在大干擾、高度非線性 及不確定性的復(fù)雜系統(tǒng),傳統(tǒng)PID控制依賴于精確 ...

基于合作粒子群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制系統(tǒng)_樸海國

與傳統(tǒng)的BP算法相比, CPSO算法提高了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、 精確性 與魯棒性. 關(guān)鍵詞: PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 粒子群算法; 非線性不對(duì)稱控制; 穩(wěn)定性; 魯棒性; 合作粒子...

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法和粒子群算法的改進(jìn)PID控制在高壓...

本文將提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粒子群優(yōu)化 算法的改進(jìn) PID 控制方法以實(shí)現(xiàn)公共連接點(diǎn)的電壓 穩(wěn)定控制,并對(duì)控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使得系統(tǒng) 瞬態(tài)響應(yīng)性能和控制性能達(dá)到...

【論文】基于改進(jìn)粒子群算法整定的PID網(wǎng)絡(luò)流量控制研究

基于改進(jìn)粒子群算法整定的PID網(wǎng)絡(luò)流量控制研究_專業(yè)資料。結(jié)合經(jīng)典控制理論和優(yōu)化控制理論設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)粒子群算法的PID(Proportion Integral Derivative)控制器,并與...

【論文】改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的PID交流伺服系統(tǒng)控制策略

改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的PID交流伺服系統(tǒng)控制策略_材料科學(xué)_工程科技_專業(yè)資料。第... 維普網(wǎng) 中國最大最早的專業(yè)內(nèi)容網(wǎng)站 0 0 0.0 文檔數(shù) 瀏覽總量 總評(píng)分...

畢業(yè)論文:基于粒子群算法的控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)(終...

第I頁 基于粒子群算法的控制系統(tǒng) PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì) 摘要 本文主要研究基于粒子群算法控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法以及對(duì)PID控制的改 進(jìn)。PID參數(shù)的尋優(yōu)方法有很多種...

基于粒子群算法的控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)

要本文主要研究基于粒子群算法控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法以及對(duì)PID控制的 改進(jìn)...遺 傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等也還存在某些不足,前者要涉及到繁瑣的編碼解碼過程和...

粒子群算法在PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用

+ + xik,d 1 = xik, d + xik,d 1 (2) k i,d k i ,d 3.粒子群算法優(yōu)化的 PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真 實(shí)例為了檢驗(yàn)粒子群算法優(yōu)化的 PID 神經(jīng)元...

他們剛剛閱讀過：

高中語文 第二單元 6《鴻門宴》課件 (5)

西安石油大學(xué)電工電子技術(shù)習(xí)題及答案1

《合同法與案例分析》

提高課堂效率 減輕學(xué)生負(fù)擔(dān)

實(shí)現(xiàn)偉大中國夢(mèng)讀本繼續(xù)教育測(cè)試題

南京電視臺(tái)播控中心機(jī)房供配電系統(tǒng)改造

內(nèi)部呈報(bào)文件處理單

ThinkCloud云計(jì)算管理平臺(tái)簡介

Windows安全高級(jí)應(yīng)用-PPT07-V1.0

快消品行業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)

Ch23 行業(yè)供給

2015年1月東莞市寮步鎮(zhèn)青少年活動(dòng)中心公開招聘15名教職員公告

像山一樣思考

內(nèi)蒙古會(huì)計(jì)事務(wù)所業(yè)務(wù)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

2016-2022年中國傳動(dòng)鏈行業(yè)深度分析與投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告

實(shí)驗(yàn)六、植物基因組DNA提取

洑水鎮(zhèn)衛(wèi)生院開展

明碼實(shí)價(jià)的話術(shù)

三年級(jí)數(shù)學(xué)下冊(cè) 統(tǒng)計(jì)課件 人教新課標(biāo)版

北師大版數(shù)學(xué)五年級(jí)下冊(cè)《長方體的體積》PPT課件2013

2015-2016牛津譯林版蘇教版四年級(jí)英語上冊(cè)Unit1 I like dogs教案(全)

淺談初中語文朗讀教學(xué)的缺失及對(duì)策

  本文關(guān)鍵詞：基于合作粒子群算法的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性控制系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：105282