基于混沌搜索的AMPSO-WNN在交流伺服系统中的应用

摘要

cqvip:为解决大功率交流伺服系统存在非线性和参数时变等不确定性的问题,提出一种混沌搜索的自适应变异粒子群优化小波神经网络的预测模型。建立交流伺服电机数学模型,利用不同变异方法使粒子趋近于不同的搜索区域,引入混沌优化算法改进粒子群,采用基于混沌搜索的AMPSO-WNN算法,以提高全局收敛的概率和速度。仿真结果表明:优化后模型的预测精度高于优化前,且改进后算法具有较强的函数逼近能力,网络性能得到了显著提高,局部极小值问题得到了有效解决。