记忆径向基神经网络在冷轧液压自动位置系统的优化控制.pdf

【记忆径向基神经网络在冷轧液压自动位置系统的优化控制】 冷轧液压自动位置控制系统是一种复杂的工业控制过程，其特点包括多变量交互作用、强耦合性、高阶动态特性以及时间变化性。传统的PID控制器在面对这些复杂情况时可能会出现性能下降，无法达到理想的控制效果。因此，论文提出了引入记忆因子的径向基函数神经网络（RBFNN）作为在线自适应调节PID参数的系统。 径向基函数神经网络是一种常用的非线性模型，它通过径向基函数（如高斯函数）作为激活函数来构造网络结构，能够有效地处理非线性问题。记忆因子的引入是为了增强网络对历史信息的保留和利用能力，帮助网络更好地适应系统的时变特性。这种记忆功能使得网络在调整PID参数时能考虑到过去的状态信息，从而提高控制的稳定性和响应速度。 为了提高网络的预测精度和训练效率，论文采用了改进的混洗蛙跳算法（Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）进行离线全局优化。SFLA是一种基于生物进化理论的全局优化算法，通过模拟蛙群的随机跳跃行为来搜索最优解。在此应用中，该算法用于确定记忆RBF神经网络的最佳结构（如节点数量）以及初始化参数，避免了传统训练过程中的迭代和收敛问题，使得网络的构建更为高效。 优化后的记忆RBF神经网络具备良好的逼近能力，通过测试函数的验证，证明了其在逼近复杂系统动态特性的优秀表现。接下来，利用网络的自校正功能，在线对PID控制器的参数进行微调。这样，控制系统的性能得到了显著提升，表现出更快的跟踪速度、更小的超调和更强的适应性。 与传统的PID控制器和普通的RBF神经网络PID控制器相比，记忆RBF神经网络控制策略在控制品质上具有明显优势。仿真结果表明，该控制系统的性能优越，能有效应对冷轧液压自动位置控制系统中的各种挑战，提高了生产效率和产品质量。 总结来说，这篇论文探讨了如何利用记忆RBF神经网络优化冷轧液压自动位置控制系统的PID参数，通过结合生物启发式算法实现网络的高效优化，并通过在线自适应调整进一步改善控制性能。这种方法对于解决工业过程中的复杂控制问题具有重要的实践意义和理论价值，尤其是在应对非线性、时变的控制场景中。