基于MPSO算法的BP神经网络PID控制器研究*

上传者: 38659622 | 上传时间: 2024-04-19 09:17:45 | 文件大小: 670KB | 文件类型: PDF
PID控制器是过程控制中应用最为广泛的控制器,而传统PID控制器参数整定难以达到最优状态,同时,存在控制结果超调量过大、调节时间偏长等缺点,因此,将变异粒子群优化算法(Mutation Particle Swarm Optimization,MPSO)运用于BP-PID的参数整定过程中,设计了一种高效、稳定的自适应控制器。考虑MPSO的变异机制,以种群适应度方差与种群最优适应度值为标准,进行种群变异操作,可以克服早熟,提高收敛精度和PSO的全局搜索能力,使MPSO优化的BP神经网络整定的PID控制器能以更快的速度、更高的精度完成过程控制操作。在实验中,通过比较BP-PID、PSO-BP-PID以及MPSO-BP-PID三控制器仿真结果,证明了所提MPSO算法的有效性和所设计MPSO-BP-PID控制器的优越性。

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