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搜索资源 - pid controller genetic algorithm
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-PID controller has been extensively
used in the industrial world. But in this controller it is difficult to tune the PID gains.
We apply the genetic algorithm(GA) to tune the PID gains. The GA is an optimization algorithm using the biotic geneti
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基于遗传算法（GA）设计了pid控制器，仿真结果良好。-based on genetic algorithm (GA) pid controller design, simulation good results.
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对4个参数优化的基本遗传算法程序，适用于PID控制器-four parameters of the basic genetic optimization algorithm procedures applicable to the PID controller
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改进的遗传算法程序用于优化PID控制器中的两个参数-improved genetic algorithm optimization procedures for the PID controller two parameters
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采用遗传算法直接优化数字PID控制器参数,并控制一个带时延的系统,仿真结果表明遗传算法收
敛较快,得到的PID控制器控制效果明显优于传统的PID控制。
-Optimize the use of genetic algorithms directly figure PID controller parameters and control a system with time delay, simulation results show that the rapid convergence
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利用遗传算法优化pid控制器三个参数的matlab程序-The use of genetic algorithm to optimize the three parameters of pid controller matlab program
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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Position Control of DC Motor Using Genetic Algorith Based PID Controller using Genetic algorithm
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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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一种基于遗传算法的自调整模糊PID控制器-Genetic algorithm based self-tuning fuzzy PID controller
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提出了一种基于遗传算法和小波神经网络的 PI 参数整定方法。首先 ,利用具有自然进化的遗传算法对小波神经网络的初始权值进行优化训练 ,解决了控制器网络初始权系数对控制效果产生的影响 其次 ,利用小波神经网络对PID参数进行在线调节 最后将此算法运用到电机控制系统的 P I D参数寻优中。-A new-type controller based on genetic algorithm andwavelet neural net work was presented.The genetic alg
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a design methodology is introduced that
blends the classical PID and the fuzzy controllers in an
intelligent way and thus a new intelligent hybrid
controller has been achieved. Basically, in this design
methodology, the classical PID and fuzz
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人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极
高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真；
而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种
算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合，
构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境
下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。
-Artificia
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遗传算法是1962年由美国Michigan大学的Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法[1-3]，
在自动控制领域中得到了越来越广泛的应用。该文引入了“稳定区域算法”求取闭环系统稳定的PID控制器参数区间，并以此算法的计算结果限定进
化算法的参数寻优区间，通过仿真试验取得了令人满意的控制效果。-Genetic Algorithms is proposed by the University of Michigan’s Professor
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这是一个基于遗传算法的PID控制器参数整定的毕设论文。-This is a genetic algorithm-based parameter tuning of PID controller design complete papers.
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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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tinyos 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值-The tinyos
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In this paper, the parameters of PID controller for Automatic
Generation Control (AGC) is tuned according to Generic Algorithms
(GAs) based performance indices in the restructured power systems. The
key idea of the proposed method is to use the
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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
id
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in this, genetic algorithm is developed to tune control parameters of pid controller
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