An improved PID neural network controller for long time delay systems using particle swarm optimization algorithm
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,381
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
SASTECH05_235
تاریخ نمایه سازی: 22 مرداد 1391
چکیده مقاله:
Conventional PID controller is the most popular controller in various field of industry. In spite of strong ability, this controller cannot be usually used for long time delay systems. There is a kind of neural networks called PID neural network (PIDNN) that utilizes the advantages of both PID controller and neural network simultaneously. PIDNN’s weights were in first adjusted by back propagation (BP) algorithm. BP algorithm ensures the final convergence, but the critical drawback is that the study training costs a long time. The convergence into local extremum is also possible. Hence, another method must be opted to optimize the network’s weight. This paper proposes a novel PIDNN without saturate surface namely PIDNN-PSO which its weights are adjusted using particle swarm optimization (PSO). PSO algorithm is an evolutionary optimization algorithm that due to the ease of implementation and fast convergence speed has been widely applied in many areas. The proposed controller is utilized as a controller for long time delay systems. The performance of the proposed controller is compared with the controller is designed by PIDNN-BP algorithm. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :