基于鲸鱼优化算法的模糊神经PID 参数自整定
摘 要：针对传统PID 控制器的线性局限性，本文提出一种模糊系统与BP 神经网络结合的方案．同时，采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm，WOA)进一步优化参数精度，称为基于鲸鱼优化算法的模糊神经PID 控制器．通过模拟鲸类的特殊觅食行为——气泡捕鱼，建立优化数学模型，从而进一步优化训练模糊化的BP 神经网络的权值和偏置误差，降低模糊神经网络被用于函数逼近所引起的误差．将传统模糊PID 及基于混沌遗传算法(GA)优化的PID控制器与本文设计的PID 控制器相比较，仿真结果表明：系统的动态性能与稳态精度均得到良好的改善．
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