Neural network PID control for a water level system

Xiaoli Li; Longhui Shi; Ji Li

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Neural network PID control for a water level system

机译：水位系统的神经网络PID控制

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Water level system is a classic device for the research of non-linear system control. It is always represented by a First-Order plus Dead Time (FOPDT) model around the equilibrium point. Based on the water level system, different PID strategies (empirical method and Ziegler-Nichols method) are studied for the improvement of control performance. Optimised by gradient descent method, a PID controller based on a radial based function (RBF) neural network is given and applied to an actual A3000 three-tank water level system. From the experiment result, the effectiveness of the proposed method is tested.

机译：水位系统是研究非线性系统控制的经典设备。它始终由平衡点周围的一阶加死区时间（FOPDT）模型表示。基于水位系统，研究了不同的PID策略（经验方法和Ziegler-Nichols方法）以提高控制性能。通过梯度下降法优化，给出了基于径向基函数神经网络的PID控制器，并将其应用于实际的A3000三缸水位系统。从实验结果证明了该方法的有效性。

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来源
《International Journal of Modelling, Identification and Control》 |2010年第2期|p.124-129|共6页
作者
Xiaoli Li; Longhui Shi; Ji Li;
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作者单位

Department of Automation, School of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100086, China;

Department of Automation, School of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100086, China;

Department of Automation, School of Information Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100086, China;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
water level control; PID control; RBF neural network;

机译：水位控制;PID控制RBF神经网络;

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