论文部分内容阅读
传统的PID神经网络，由于初始权值随机选择，权值学习采用BP算法，所以容易陷入局部极值，进而导致该方法无法得到高精度的控制结果。该文提出采用搜寻者优化算法优化PID神经网络初始权值，再把最优初始权值带入PID神经网络，实现解耦控制。对一个耦合系统进行仿真实验，结果表明，与目前控制效果较好的粒子群算法优化PID神经网络相比，该算法收敛速度更快、稳态误差更小，同时也具有良好的自适应和抗干扰能力，能够实现快速、高精度、稳定的解耦控制。