改進(jìn)算法下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制系統(tǒng)研究.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制問題是目前控制界的一個(gè)重要的課題，其用途日益廣泛，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷拓展。而BP算法又是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制過程中所經(jīng)常使用的一種非常有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，且這類算法具有很好的容錯(cuò)能力，泛化能力以及非線性映射能力。但是，這類算法在實(shí)際的應(yīng)用中也存在著很多的局限性(例如收斂速度慢，容易陷入局部極小值以及忘記舊樣本等)，為了克服這些缺點(diǎn)，我們引入了一種基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法：先用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，將它們

2、的分布范圍縮小，再用BP算法精確求解。這樣做就可以克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不容易陷入局部極小值，達(dá)到快速收斂。本篇論文根據(jù)這種混合思想分別對(duì)單變量系統(tǒng)和多變量系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制方法進(jìn)行了研究。
　　論文按照以下結(jié)構(gòu)組織：
　　第一章：介紹了本文研究課題的背景知識(shí)以及所涉及到的相關(guān)的基礎(chǔ)理論知識(shí)。具體來講主要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史以及與之相關(guān)的一些概念和理論，比如人工神經(jīng)元，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類和學(xué)習(xí)等；另外還介紹了遺傳算法的相關(guān)知識(shí)。