改进蚁群神经网络及其在滞后系统中的应用

摘　　　要：针对热连轧监控ＡＧＣ系统具有多变量、强耦合、非线性、大滞后及参数时变的特点，提出了一种改进蚁群神经网络，采用动态局部信息素更新和自适应调节信息素挥发的全局信息素更新相结合的方式对蚁群算法进行了改进。并利用改进后的蚁群算法对神经网络权值和阈值进行优化，利用优化后的神经网络对ＰＩＤ控制器参数进行整定。改进的蚁群算法稳定性好，寻优效率高，避免了神经网络参数陷入局部极小等问题，从而实现大滞后系统的优化控制。仿真结果表明，在监控ＡＧＣ系统中，在对象的滞后...