针对由于电缆绝缘厚度挤出控系统制中存在扰动与时滞,造成数学模型建立困难、控制精度低以及适应性差等问题,提出了一种基于NARX神经网络与粒子群优化(PSO)算法对控制系统进行全局优化的策略.首先利用NARX神经网络对原传递函数与现场扰动进行函数逼近,构造一个更加符合现场数据的传递函数.然后根据构造的适应值函数,利用PSO算法对比例-积分-微分(PID)参数进行优化.最后将构造的传递函数与被优化的PID控制器代入控制系统中.实验结果表明:该算法在控制扰动、时滞系统时具有超调量小、响应速度快、自适应性强以及稳态误差小等优点,对比其它算法拥有显著的性能优势.
绝缘厚度 NARX神经网络 粒子群优化(PSO)算法 全局优化