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基于神经网络的PID控制器

消耗积分:2 | 格式:pdf | 大小:300KB | 2017-05-24

牛伟嘉

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神经网络

  1 引言肿控制具有较强的鲁棒性,结构简单,对模型依赖程度小等优点。广泛应用于工业过程中。但是,参数的整定及在线自适应调整都是常规PD控制器难以解决的问题[1]。针对上述情况,本文设计了一种新型的神经网络PⅢ控制器,该控制器的主要特点是它有两个子神经网络,一个是RBF辨识网络,用于求对象的灵敏度信息;另一个是BP网络,实现PⅢ参数能够在线调整。 2控制系统结构图基于神经网络自适应PⅢ控制系统的结构如图1所示。控制器由3个部分组成:(1)经典PⅢ控制器,直接对被控对象过程进行闭环控制,其3个参数k、七。、k在线整定。(2)RBF辩收稿日期:2008一12一04 16 Techn呻s 0f AI J10|僧Ⅱ0n&却pl吼№ 识网络,用于建立被控系统的辩识模型,以便动态地观测控制对象的输出对控制输入的灵敏度,提供给BP神经网络。(3)BP神经网络,通过调整自身权系数,对PID控制参数进行调节,以达到某种性能指标的最优。
基于神经网络的PID控制器

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