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基于混沌蚁群算法的大时滞对象神经网络控制
被引量:
5
1
作者
赵俊
陈建军
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期1198-1202,共5页
为了有效控制未知大时滞对象,以最小二乘支持向量机为辨识器,通过改进模糊PID控制,构造了一种智能型神经网络作为控制器.在此控制方案下,对蚁群算法引入混沌搜索机制进行改进,将其应用于控制器参数的离线优选.仿真结果表明:该方案及其...
为了有效控制未知大时滞对象,以最小二乘支持向量机为辨识器,通过改进模糊PID控制,构造了一种智能型神经网络作为控制器.在此控制方案下,对蚁群算法引入混沌搜索机制进行改进,将其应用于控制器参数的离线优选.仿真结果表明:该方案及其优化策略能有效改善系统的性能,稳态无静差,动态性能好,且具有一定的鲁棒性.
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关键词
未知大时滞对象
模糊PID控制
最小二乘支持向量机
神经网络
混沌蚁群优化
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职称材料
题名
基于混沌蚁群算法的大时滞对象神经网络控制
被引量:
5
1
作者
赵俊
陈建军
机构
西安电子科技大学机电工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期1198-1202,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2006AA04Z402)
陕西省自然科学基金资助项目(2005A009)
文摘
为了有效控制未知大时滞对象,以最小二乘支持向量机为辨识器,通过改进模糊PID控制,构造了一种智能型神经网络作为控制器.在此控制方案下,对蚁群算法引入混沌搜索机制进行改进,将其应用于控制器参数的离线优选.仿真结果表明:该方案及其优化策略能有效改善系统的性能,稳态无静差,动态性能好,且具有一定的鲁棒性.
关键词
未知大时滞对象
模糊PID控制
最小二乘支持向量机
神经网络
混沌蚁群优化
Keywords
undetermined large time-lag objects
fuzzy proportional-integral-derivative control (fuzzy- PID)
least square support vector machine(LS_SVM)
neural network(NN)
chaotic ant colony optimization(CACO)
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌蚁群算法的大时滞对象神经网络控制
赵俊
陈建军
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
5
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