在一般情况下,现有的BP算法具有局部极小点的缺点,而且这种现象使得其在复杂系统中的控制应用受到了限制,同时传统BP网络需要很长的时间来进行网络的训练,不利于快速控制。东莞电机厂为了改善BP网络的搜索效率并且加快收敛优化的速度,提出利用果蝇优化算法优化直线马达BP神经网络的权值矩阵来实现PID参数的自整定方法。
并且比较味道浓度是不是要大于前次迭代的味道浓度,如果是的话就执行步骤6,否则继续进行迭代寻找食物源,直到达到大迭代次数,就完成了对BP神经网络权值和阈值的优化,环球电机将优位置对应的权值和阈值带入BP神经网络中运行得到PID控制器的优参数。进行味道浓度迭代来修正BP神经网络的权值和阈值,从而在线调整和优化PID控制器的3个参数。
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