BP神經網絡和遺傳算法在電子負載中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、基于電壓型PWM整流器原理的電子負載在實際應用現場中常被用來模擬大功率的、非線性的、非時變的、多種環(huán)境下(包括受控系統(tǒng)的參數未知、不可忽視的隨機擾動等)的負載，此時，傳統(tǒng)PID控制器的三個參數kp、ki、kd的整定相對比較困難，不能達到理想的控制效果。 為了解決這個問題，文中將BP神經網絡和遺傳算法應用于電子負載的控制系統(tǒng)中，對kp、ki、kd進行自適應調節(jié)，以使得電子負載盡快地適應現場的需求。 BP神經網絡具有很強的非

2、線性逼近能力和學習能力，而且結構和學習算法簡單明確，所以將神經網絡算法與PID控制相結合產生的間接自校正控制策略，能自動整定控制器的參數，實現具有最佳組合的PID控制，使系統(tǒng)在較好的性能下運行。 同時，為防止神經網絡初始權值的選取不當而造成的神經網絡過早收斂，有時甚至造成無法收斂最終影響控制器性能的情況，本文選用遺傳算法來對應用于電子負載中PID控制器的BP神經網絡的初始權值進行優(yōu)化。 大量的仿真結果表明，將BP神經網絡

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