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传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精
确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于
模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优
势。仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰
动能力。在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了
较高调速性能和控制精度。
-Traditional PI
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PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
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PID控制器的性能取决于其控制参数的组合，针对其参数的整定和优化问题，提出了应用一种改进的粒子群优化算法，该
算法借鉴了遗传算法的杂交机制，并采用惯性权值的非线性递减策略。用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。将该算
法应用于一个二阶系统的PID控制器参数的优化。仿真结果表明该改进的粒子群算法具有比传统粒子群算法和遗传算法更好的
优化效果，具有一定的工程应用前景。-Abstract：PID controller’s performance completely depends
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一种新的PID型模糊神经网络控制器的研究,
带Smith预估器的改进遗传算法
-A New PID-type Fuzzy Neural Network Controller based on Genetic Algorithm with improved Smith Predictor
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DESIGN AND OPTIMIZATION OF PID CONTROLLER USING GENETIC
ALGORITHM
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Determination of the PID Controller Parameters by
Modified Genetic Algorithm for Improved Performance
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The paper deals with a controller design for the nonlinear processes using genetic
algorithm and neural model. The aim was to improve the control performance using
genetic algorithm for optimal PID controller tuning. The plant model has been
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