基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制

被引：22

作者：

刘寅虎

李绍铭

机构：

[1] 安徽工业大学电气信息学院

来源：

系统仿真学报 | 2006年 / S2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; 最近邻聚类算法;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2006.s2.227

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,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。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。

引用

页码：804 / 807

页数：4

共 5 条

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