基于鲸鱼优化算法的模糊神经PID参数自整定

作者：赵继民; 付珍珠

来源：天津科技大学学报, 2020, 35(06): 66-71.

DOI：10.13364/j.issn.1672-6510.20190064

• PID整定
• 模糊神经网络
• 鲸鱼优化
• BP神经网络

针对传统PID控制器的线性局限性,本文提出一种模糊系统与BP神经网络结合的方案.同时,采用鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)进一步优化参数精度,称为基于鲸鱼优化算法的模糊神经PID控制器.通过模拟鲸类的特殊觅食行为——气泡捕鱼,建立优化数学模型,从而进一步优化训练模糊化的BP神经网络的权值和偏置误差,降低模糊神经网络被用于函数逼近所引起的误差.将传统模糊PID及基于混沌遗传算法(GA)优化的PID控制器与本文设计的PID控制器相比较,仿真结果表明:系统的动态性能与稳态精度均得到良好的改善.

• 单位
  自动化学院; 天津科技大学