樊红敏 作品数:6 被引量:17 H指数:2 供职机构: 燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 更多>>
三级倒立摆的GA-PIDNN系统辨识 被引量:2 2014年 针对典型的不稳定、多变量、非线性、强耦合的三级倒立摆系统,建立了基于GA优化的PID神经网络(GA-PIDNN)辨识结构,完成了GA与BP两种算法的简单对比,并给出了MATLAB仿真结果.结果表明,GA-PIDNN对于非线性三级倒立摆的辨识是有效的,且GA优于BP算法. 张秀玲 樊红敏 臧佳音 赵亮关键词:三级倒立摆 PIDNN GA 基于GA-PIDNN的液压弯辊控制系统设计 被引量:2 2014年 针对液压弯辊控制系统的时变性、非线性和不确定性等特点,设计利用G A(遗传算法)优化的P I D神经网络(P I D N N)液压弯辊控制系统。P I D N N控制器不仅具有不依赖被控对象数学模型的优点,而且有很好的动态性能,结构简单易于设计。利用G A代替B P算法对P I D N N权值进行优化,克服了B P算法易陷于局部极小的不足。2种优化方法的仿真结果对比表明:G A-P I D N N控制器能够使液压弯辊力快速达到目标值,并且具有较强的抗干扰能力。 张秀玲 徐腾 赵亮 樊红敏 臧佳音关键词:液压弯辊 遗传算法 BP算法 基于CGA-PIDNN的三级倒立摆智能控制研究 为了解决具有多变量、非线性、动态不稳定等复杂特性的倒立摆的稳定控制问题和传统遗传算法(Genetic Algorithm, GA)收敛慢、易陷入局部收敛的不足,提出采用云遗传算法(Cloud Genetic Algori... 樊红敏关键词:三级倒立摆 PIDNN 智能控制 LABVIEW 文献传递 基于GA-PID神经网络的板形模式识别方法 被引量:2 2013年 针对传统板形模式识别方法存在抗干扰能力差和识别精度有限等缺点,提出了基于遗传算法(GA)优化的PID神经网络板形模式识别方法.PID神经网络不仅具备传统多层前向网络的特点,而且其隐含层具有动态特性,可以直接用于动态系统辨识.GA具备良好的并行设计结构,具有全局优化的特点,利用GA对网络权值进行优化,克服了传统BP算法易陷于局部极小的不足.仿真结果表明:GA-PID神经网络的板形模式识别方法能够识别出常见的板形缺陷,提高了板形模式识别精度,可以满足板带轧机高精度的板形控制要求. 张秀玲 徐腾 赵亮 樊红敏 臧佳音关键词:板形 模式识别 PID神经网络 遗传算法 改进的万有引力搜索算法 被引量:8 2014年 针对万有引力搜索算法对一些优化问题的搜索精度不高,容易出现早熟的问题,提出了改进的万有引力搜索算法.该算法借鉴生物界中雁群的飞行特征和加权平均法,扩大了搜索范围,加强了粒子间的合作与竞争.通过对6个基准函数的仿真测试,MATLAB仿真结果表明新算法能更有效地提高全局搜索能力. 张秀玲 臧佳音 樊红敏 赵亮PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用 被引量:3 2013年 针对BP优化PID神经网络(BP-PDNN)易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中。利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率。采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制。仿真结果表明,MSCOAPIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN。 张秀玲 李晓辉 徐腾 赵亮 樊红敏 臧佳音关键词:混沌优化 PID神经网络 机械臂 预测控制