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1.
基于优化粒子群神经PID的双变量解耦控制
杨雨彬
任天宇
邓宏敬
蔡子龙
杨子墨
《科技资讯》
2023,(3):1-5
在工业过程控制系统中,存在多变量耦合的现象,其中双变量耦合较为常见。针对双变量耦合现象,该文提出了自适应粒子群优化算法与单神经元PID相结合的解耦控制方法,利用PSO算法对单神经元PID网络进行参数进行优化,从而提升系统解耦效果,并对双变量耦合系统进行仿真验证。结果表明,适应度经过参数寻优后有了不同程度的降低,在局部最优中的全局最优值降低了93.75%、39.90%;解耦效果稳定性提高,系统误差降低,精度提升。
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