基于RBF在线辨识的AGV转向单神经元PID控制

被引：13

作者：

焦俊 ^{[1
]}

陈无畏 ^{[1
]}

王继先 ^{[2
]}

李绍稳 ^{[2
]}

崔怀雷 ^{[3
]}

王檀彬 ^{[1
]}

机构：

[1] 合肥工业大学机械与汽车学院

[2] 安徽农业大学

[3] 合肥美的冰箱公司

来源：

仪器仪表学报 | 2008年 / 07期

关键词：

RBF神经网络; 单神经元; 比例-积分-微分(PID); 非线性控制; 转向系统;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2008.07.018

中图分类号：

U463.654 [];

学科分类号：

摘要：

针对自动引导车(AGV)转向系统的复杂、非线性和时变性,提出了基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制来改进常规的PID控制性能。在该控制系统结构中,采用RBF神经网络辨识器实现对转向系统的Jacobian矩阵信息的在线辨识,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。实验结果表明,与常规的PID控制方法相比,该方法具有较高的控制精度、较强的自适应性和鲁棒性,完全可适用于AGV转向系统的控制。

引用

页码：1431 / 1435

页数：5

共 5 条

[1] 基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制 [J].