1、隨著智能控制思想的逐漸深入,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能優(yōu)化算法等理論和算法在控制領(lǐng)域中受到極大的關(guān)注和研究應(yīng)用。PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PIDNN)是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是PID控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)融合,兼具二者的優(yōu)點。
　　 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特有的結(jié)構(gòu)和算法優(yōu)勢,使它可以作為控制器應(yīng)用于各種系統(tǒng)中,并且設(shè)計過程十分簡單。但是,PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法一直采用的是傳統(tǒng)的反向傳播算法(BP算法),BP算法存在的各種等缺點,使得PIDNN控制器在控制系統(tǒng)

2、中很難得到理想的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,難以取得滿意的控制效果。為了充分發(fā)揮PIDNN控制器的各種優(yōu)良性能并擴展其應(yīng)用范圍,針對PIDNN控制器網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的訓(xùn)練問題,本文提出利用人工魚群算法進行訓(xùn)練優(yōu)化,并對各種類型的系統(tǒng)進行了控制仿真研究,驗證了方法的有效性。本文主要包括以下內(nèi)容:
　　 (1)在深入了解人工魚群算法的基礎(chǔ)上,分析了算法的優(yōu)缺點;并針對基本人工魚群算法的缺點,結(jié)合其他學(xué)者的一些改進思想進行了算法的改進研究,給出了本文的改進策略

3、,并對改進后的算法進行了仿真測試,驗證了改進策略的有效性和可行性。
　　 (2)對PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和控制算法進行了介紹和分析探討,結(jié)合自己仿真過程中的研究發(fā)現(xiàn),提出了PIDNN控制器的一些改進策略。針對單變量、多變量方系統(tǒng)和多變量非方的系統(tǒng),設(shè)計了這些系統(tǒng)的PIDNN控制器。
　　 (3)分析了傳統(tǒng)的BP算法訓(xùn)練PIDNN控制器的缺點,提出人工魚群算法訓(xùn)練優(yōu)化PIDNN控制器的思想,并對訓(xùn)練的過程和步驟進行了總結(jié)歸納