摘要: 针对在传统PID(比例积分微分)控制器中调整3个参数时不易推导出被控对象的传递函数, 且这些参数不易手动调整的问题, 提出一种新算法用于调整PID控制器参数. 该算法将神经网络和遗传算法相结合, 先利用神经网络的模拟功能协助遗传算法计算适应度, 训练出一个神经网络模拟被控对象; 然后在遗传算法进化中不断地优化PID控制的3个参数. 与传统的参数凑试法进行对比仿真实验的结果表明, 该算法具有较强的鲁棒性及较快的响应速度.
中图分类号:
王晓天, 边思宇. 基于遗传算法和神经网络的PID参数自整定[J]. 吉林大学学报(理学版), 2018, 56(4): 953-958.
WANG Xiaotian, BIAN Siyu. PID Parameters Selftuning Based onGenetic Algorithm and Neural Network[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2018, 56(4): 953-958.