基于CPSO的PID神经网络及偏航电机控制策略

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摘要：风电机组偏航系统具有高度的非线性与不确定性,采用传统的基于精确数学模型控制方法用于风电机组偏航系统,难以获得期望的稳定性、鲁棒性等控制性能。针对以上问题,借鉴传统静态神经网络的逆系统控制方法,并根据非线性自回归平均模型（NARMA-L2）,给出了基于合作粒子群算法（CPSO）的PID神经网络控制策略（PIDNNC）,并基于该策略设计了PIDNNC积分合成控制系统,提出了基于该策略的PIDNN神经网络控制系统设计方法。通过建立偏航系统的仿真模型进行仿真实验,并与PID控制器的控制效果进行比较,表明该控制策略能提高偏航系统的稳定性、鲁棒性和控制精度。通过偏航实验系统进行实验验证,结果表明该控制策略是可行和有效的。

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/90977A/201009/35568748.html

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关键词：神经网络 PSO pid CPS 神经网 PID神经网络 粒子群算法 稳定性 鲁棒性 偏航控制