典型文献
基于分数阶的神经网络解耦控制优化方法
文献摘要：
针对强耦合、多变量的非线性系统,提出了一种基于Caputo分数阶微分优化的BP-PID解耦控制算法.首先,应用Caputo定义的分数阶思想设计分数阶梯度下降算法,并将其应用到BP-PID控制系统,以实现多变量耦合系统的解耦控制;其次,通过测试的二维变量函数验证所提算法的收敛性;最后,在浸没式电极锅炉耦合模型中使用分数阶梯度下降算法优化的BP-PID算法,并与基于传统梯度下降算法的BP-PID算法进行对比.实验结果表明,所提算法提高了 BP-PID解耦控制器的收敛速度,并且加快了响应速度,减少了超调量,缩短了调节时间.
文献关键词：
分数阶;梯度下降;BP神经网络;解耦控制
中图分类号：
作者姓名：
宋帆;马小晶;王宏伟;陈洁;贺航
作者机构：
新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047;大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]宋帆;马小晶;王宏伟;陈洁;贺航-.基于分数阶的神经网络解耦控制优化方法)[J].控制工程,2022(04):692-698
A类：
B类：
解耦控制,控制优化,强耦合,多变量,非线性系统,Caputo,分数阶微分,PID,控制算法,梯度下降算法,耦合系统,收敛性,浸没式,电极锅炉,耦合模型,算法优化,收敛速度,响应速度,超调量,调节时间
AB值：
0.28367
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
