基于粒子群优化的BPNN自适应切换控制算法研究

来源：电子测量技术杂志2021年第3期北京时间：

作者：王丽丽，辛玲

单位：青岛科技大学 自动化与电子工程学院 青岛 266061

摘要：针对工业控制系统中存在的一系列非线性和时变性，以及传统自适应控制方法中的瞬态响应差等问题，本文提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的神经网络多模型切换自适应控制方法。利用粒子群优化算法对神经网络权重进行调节得到最优权值，基于BP神经网络和多模型设计自适应控制方案，构造合理的切换准则，使得系统在任意时刻都可以选择最优控制器对系统进行控制，并利用神经网络良好的逼近能力有效提高自适应控制的效果。最后，本文通过Matlab仿真结果验证，所提的优化算法收敛快，精度高，有较好的网络泛化和逼近能力，能够很好地跟踪控制系统的输出。

关键词：瞬态响应;自适应控制;神经网络;粒子群优化