基于神经网络辨识的电弧炉电极系统的自整定PID控制

汪发亮; 王庆华; 孟生才

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基于神经网络辨识的电弧炉电极系统的自整定PID控制

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基于具有电弧炉电极系统的非线性时变特性,设计了一种基于神经网络的参数自整定PID控制器。该控制器采用三个基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到精确的Jacobian信息分别提供给三个BP神经网络,从而实现了三相耦合系统的精确控制,仿真结果证明了这种方法的可行性和有效性。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2010年第5期|62-64|共3页
作者
汪发亮; 王庆华; 孟生才;
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作者单位

马鞍山职业技术学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP273.2;
关键词
RBF神经网络; BP神经网络; 自整定PID; 最近邻聚类算法; 解耦;

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