第 41 卷第 3 期
应 用 科 技
Vol.41 №.3
2014 年 6 月
Applied Science and Technology
Jun. 2014
doi:10.3969 / j.issn.1009⁃671X.20130420
网络出版地址:http: / / www.cnki.net/ kcms / doi / 10.3969 / j.issn.1009⁃671X.20130420.html
液压系统中粒子群优化神经网络权值的控制算法
王茂林,叶小红,王洪光,李少远,姜贵林
哈尔滨工程大学 机电工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001
摘 要:针对非线性、时变等缺陷导致传统的控制器控制效果较差、不适应电液伺服系统的现象,提出了用于电液伺服控
制的基于粒子群优化算法对神经网络的权值进行学习训练的 PSO⁃NN 算法。 结合电液伺服系统实例分析,用 MATLAB
仿真得到了输入阶跃信号和正弦信号时,PSO⁃NN 算法的输出曲线以及适应度曲线;为了展示 PSO⁃NN 算法的效果,用
BP 算法仿真了对应输入阶跃信号和正弦信号的输出。 仿真结果表明:在电液伺服系统的控制中,PSO⁃NN 算法性能优于
BP 算法,系统输出具有更好的收敛性和对输入的跟随性,从而证明 PSO⁃NN 算法对于电液伺服系统的控制是合适并有
效的。
关键词:粒子群优化算法;BP 神经网络;PSO⁃NN 算法;权值训练;电液伺服系统
中图分类号:TP217.31 文献标志码:A 文章编号:1009⁃671X(2014)03⁃0051⁃004
Control algorithm based on particle swarm optimization
neural network weights in hydraulic system
WANG Maolin, YE Xiaohong, WANG Hongguang, LI Shaoyuan, JIANG Guilin
College of Mechanical and Electrical Engineering,Harbin Engineering University,Harbin 150001, China
Abstract: Considering the control nonlinearity and uncertainties and other defects of intelligent control electro⁃hy⁃
draulic servo system, PSO⁃NN algorithm is proposed to use particle swarm optimization algorithm to train neural
network weights. Combined with a specific instance of electro
-
hydraulic servo system, when the system input is step
and sine signal, the output and fitness curves of PSO⁃NN algorithm are simulated by using MATLAB software. In
order to demonstrate the result of PSO⁃BP algorithm, BP algorithm is simulated further. The simulation results show
that PSO⁃NN algorithm is superior to the BP algorithm due to the better output convergence and input following per⁃
formance of the electro⁃hydraulic servo system, and that PSO⁃NN algorithm is suitable and effective for electro⁃hy⁃
draulic servo system control.
Keywords:particle swarm optimization; BP neural network; PSO⁃NN algorithm; weights training; electro⁃hydrau⁃
lic servo system
收稿日期:2013⁃04⁃25. 网络出版日期:2014⁃03⁃27.
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51175099).
作者简介:王茂林(1988⁃), 男,硕士研究生.
通信作者:王茂林,E⁃mail:wml070611@ 126.com.
电液伺服系统因精度高、响应快、易调节等优
点,在工业控制领域得到了广泛使用。 然而,非线
性、时变等缺陷导致传统的控制器控制效果较差,不
适应电液伺服系统
[1]
。 神经网络( neural networks)
应用广泛,包括优化、机器人技术和工业控制过程。
其中,BP 算法又是应用最广的神经网络训练算法。
该算法不必知道具体的系统模型就可以提供期望的
输出
[2]
。
粒子群优化( particle swarm optimization, PSO)
算法是美国的 Kennedy 和 Eberhart
[3]
受鸟群觅食行
为的启发于 1995 年提出的,是基于随机优化技术发
展而来,到目前为之,BP 神经网络和 PSO 算法已经
应用 于 很 多 不 同 的 问 题。 例 如, Ghobakhloo 和
Eghtesad
[4]
发展了多层 BP⁃NN 算法来解决一个有 3
个旋转自由度的冗余液压系统的正向运动学问题;
Das 和 Dulger
[5]
为四连杆机构设计了用 PSO 优化
PD 控制器参数的算法。 然而,粒子群和神经网络结
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