温室温度控制系统的RBF神经网络PID控制

申超群; 杨静

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针对温室温度控制系统存在非线性、时变、大滞后与大惯性等问题,传统的PID控制方法并不能满足温室温度控制系统强自适应力、强鲁棒性的要求,提出了一种自适应能力强的径向基神经网络(RBF)PID的控制策略。建立了3层的神经网络模型,在RBF神经网络PID控制过程中,由神经网络RBF在线辨识得到了梯度信息,然后由得到的梯度信息对PID中的三个参数进行在线调整。仿真结果表明,基于RBF-PID控制系统动态响应快、自适应性强、超调量小、稳态精度高,能够实现温室温度的自适应控制。

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来源
《控制工程》 |2017年第2期|361-364|共4页
作者
申超群; 杨静;
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作者单位

河南机电职业学院人文与设计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类包装机械设备;
关键词
温室温度; 径向基神经网络; PID; 参数;

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