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一种粒子群优化RBF神经网络的PID控制方法

基本信息

申请号	CN202011315001.7	申请日	-
公开（公告）号	CN112327631A	公开（公告）日	2021-02-05
申请公布号	CN112327631A	申请公布日	2021-02-05
分类号	G05B13/04(2006.01)I	分类	控制；调节;
发明人	郝海生;黄茂强;杨红英	申请（专利权）人	成都精航伟泰科技有限公司
代理机构	成都顶峰专利事务所（普通合伙）	代理人	曾凯
地址	610000四川省成都市高新区天府三街69号1栋17层1703号
法律状态	-

摘要

本发明涉及自动控制技术领域，公开了一种粒子群优化RBF神经网络的PID控制方法，包括：初始化粒子群优化算法；利用粒子群的进化规则进行寻优；将第一最优解进行码；确定BRF神经网络的网络结构；将所述BRF神经网络的参数的最优解进行解码；确定BP神经网络的网络结构；计算所述BP神经网络输入值和输出值；利用所述BP神经网络的迭代算法修正所述BP网络的加权系数持续调参，直至获取最优参。本发明通过对无人机姿态控制器的PID参数进行自适应控制，首先，利用粒子群优化算法改进的RBF神经网络PID控制比传统的BP神经网络PID控制的响应时间快，且超调小；其次，基于粒子群优化改进的RBF网络参数整定时间有效缩短；且基于粒子群PSO改进的RBF网络参数整定算法效率高。