典型文献
基于改进遗传算法优化的RBFNN防摆控制研究
文献摘要：
针对起重机吊运过程中吊重摇摆以及其数学模型高阶非线性的问题,提出利用改进遗传算法优化径向基函数神经网络(RBFNN)监督控制方法对起重机进行防摇摆和定位控制.采用拉格朗日方程建立起重机的数学模型,在传统PD反馈控制的基础上,设计了 RBFNN摆角和位移监督控制器,利用RBFNN强大的自学习能力对PD控制器的输出进行在线学习并逐步取代,实现监督控制.采用改进的遗传算法对RBFNN的参数进行全局优化,摆脱了局部极值的困扰.实验结果表明,该方法能够实现在起重机精确定位的同时快速消除摆动,与模糊PID控制和模糊神经网络控制相比,获得了更好的控制效果,证明了该方法的有效性.
文献关键词：
防摇摆控制;模糊PID控制;模糊神经网络;RBF神经网络;改进遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
刘乃志;张艳兵
作者机构：
中北大学电气与控制工程学院 太原030051;仪器科学与动态测试教育部重点实验室 太原030051
文献出处：
引用格式：
[1]刘乃志;张艳兵-.基于改进遗传算法优化的RBFNN防摆控制研究)[J].国外电子测量技术,2022(09):116-120
A类：
B类：
改进遗传算法,遗传算法优化,RBFNN,防摆控制,起重机,吊运,吊重,径向基函数神经网络,监督控制,定位控制,拉格朗日方程,反馈控制,摆角,自学习,出进,在线学习,改进的遗传算法,全局优化,局部极值,精确定位,摆动,PID,模糊神经网络,神经网络控制,防摇摆控制
AB值：
0.307375
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