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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
實際工業(yè)生產(chǎn)過程往往具有非線性、時變不確定性，常規(guī) PID 控制器很難適應(yīng)運行工況的變化，不能獲得理想的控制效果。因此，考慮采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 控制器，因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 控制器包含有常規(guī) PID 的控制思想，同時具有非線性的映射、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，結(jié)構(gòu)簡單，而且能適應(yīng)環(huán)境變化，有較強的魯棒性，可實現(xiàn)自適應(yīng)的非線性控制［1］。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的選取影響控制器的性能，采用反復(fù)實驗隨機選取的方法很難得到理想?yún)?shù)的控制器，即使找到了也不能保證是最優(yōu)的。為了獲得理想的控制效果，我們提出用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器參數(shù)的方案。遺傳算法（Genetic AIgOrithm，GA）是借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的搜索算法，由美國 J. HOIIand 教授提出，可廣泛用于優(yōu)化、學(xué)習(xí)、自適應(yīng)控制規(guī)劃和人工生命等領(lǐng)域［2］，具有良好的全局優(yōu)化性能［3］。本研究采用遺傳算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID 控制器的參數(shù)，得到了理想控制效果的控制器.
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