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基于RBF神经网络PID的无人动力伞控制

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动力伞是一个复杂的非线性动力学对象，难以用精确的数学模型描述。对于这种具有非线性、时变和强耦合特性的综合系统，采用传统PID控制方法不能得到满意的控制效果，因此提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数，从而实现对PID控制器各参数的优化整定。在Matlab软件中的仿真结果表明，该方法可实现对动力伞有效的控制，并且与传统PID相比，具有更短的调节时间，更好的稳定性、自适应性和鲁棒性。

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来源
《2011嵌入式技术开发论坛》|2011年|206-208212|共4页
会议地点北京
作者
张昊; 陈自力; 齐晓慧;
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作者单位

中国计算机学会;

电子产品世界杂志社;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP273.4;
关键词
径向基神经网络; 无人动力伞; PID控制器;

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