遗传算法优化神经网络PID控制

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于神经网络的参数自整定PID控制算法在应对复杂、非线性控制对象中的应用。作者任子武在导师高俊山的指导下，于2004年在哈尔滨理工大学进行了这项研究。论文指出，尽管PID控制在众多领域广泛应用，但在面对无法精确建模的复杂系统时，传统的PID控制难以取得理想的控制效果。为此，研究引入了遗传算法和神经网络的结合，提出了一种融合遗传算法的神经网络PID控制方法。这种方法利用遗传算法优化神经网络的初始权重，通过RBF网络获取对象灵敏度信息，并利用BP算法在线调整PID参数，从而结合了遗传算法的全局搜索能力和神经网络的适应性与自学习能力。仿真结果证明了这种方法能提高学习效率、收敛精度，并避免陷入局部极小值，显示出其可行性和有效性。关键词包括遗传算法、神经网络、PID控制以及系统辨识。" 在本文中，作者首先介绍了PID控制的普遍性及其在处理非线性、复杂系统时的局限性。接着，神经网络因其非线性函数表示、自适应学习和并行处理能力而被选为解决这个问题的工具。遗传算法（GA）则以其高效的全局随机搜索能力被用来优化神经网络的初始权系数，以找到最佳的BP网络参数组合。此外，径向基函数（RBF）网络用于识别系统的灵敏度信息，同时BP算法用于不断调整BP网络的权重，实现PID参数的实时调整。 通过这种融合方法，既能利用遗传算法的全局搜索优势，又能发挥神经网络的自学习和灵活性。仿真实验验证了这种方法能够快速学习神经网络权重，提高多层前向神经网络的学习效率和收敛精度，避免了传统误差反向传播算法的不足，如低精度、慢收敛速度和易陷入局部最优的问题。这些实验结果进一步证实了所提出方法在解决复杂控制问题中的实用性和有效性。 这篇论文深入研究了如何利用人工智能技术改进PID控制器，以适应更广泛的控制应用场景，特别是在处理不确定性、非线性系统时，为实际工程问题提供了新的解决方案。