基于神经网络的自整定PID控制器设计

张世峰; 李鹏

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针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器.该控制器采用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准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定. 仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性.

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来源
《自动化仪表》 |2009年第7期|64-66|共3页
作者
张世峰; 李鹏;
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作者单位

安徽工业大学电气信息学院,安徽,马鞍山,243002;

安徽工业大学电气信息学院,安徽,马鞍山,243002;

日照钢铁有限公司第二炼钢厂,山东,日照,276806;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自适应（自整定）控制、自适应控制（自整定）系统;
关键词
BP神经网络; RBF神经网络; 最近邻聚类; PID控制; 参数自整定;

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