基于克隆算法的变结构模糊神经网络在AGC系统中的应用

钢铁研究, 2008, 36(4): 37-40.

1.济南大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250022

2.济南大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250022

基金项目: 国家自然科学基金(60573065)

Application of structure-changed fuzzy neural network based on clonal algorithm in AGC system

遗传算法优化函数参数可能会出现不足,为此采用高斯变异与柯西变异相结合的克隆算法,优化了变结构模糊神经网络的参数,并基于此方法设计控制器,应用于AGC控制系统.仿真实验结果表明,应用克隆算法比遗传算法优化参数收敛速度更快,用于AGC控制性能更好.

[1]	王益群,王海芳,高英杰,张伟.基于神经网络的轧机液压AGC系统自适应辨识[J].中国机械工程,2004(05):450-453.
[2]	王焱,孙一康.冷连轧模糊反馈AGC系统的设计与仿真[J].控制工程,2002(05):42-44.
[3]	葛红,毛宗源.变结构神经网络模糊控制器的研究[J].控制理论与应用,1999(02):184-189.
[4]	姜新农,王文香.基于改进免疫克隆算法的BP网络权值优化[J].计算机仿真,2007(02):165-167,206.

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