基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

被引：12

作者：

姬晓飞

孟令柏

申东日

陈义俊

机构：

[1] 辽宁石油化工大学信息工程分院

[2] 辽宁石油化工大学信息工程分院辽宁抚顺　

[3] 辽宁抚顺　

来源：

甘肃科学学报 | 2003年 / 02期

关键词：

神经网络; 多步预测; PID控制; RBF网络; 非线性系统;

D O I：

10.16468/j.cnki.issn1004-0366.2003.02.015

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法.该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识,利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练,从而实现PID参数的在线自适应寻优.通过对典型非线性系统的仿真研究,该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性.

引用

页码：71 / 75

页数：5

共 4 条

[1] 基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化 [J].

范文兵 ;

陶振麟 ;

张素贞 .

华东理工大学学报, 2001, (05) :503-506

[2] 一类神经网络智能PID控制算法的分析与改进 [J].

李奇 ;

李世华 ;

不详 .

控制与决策 , 1998, (04) :3-5

[3] 模糊规则的学习及其在非线性系统建模中的应用 [J].

陈建勤 ;

席裕庚 ;

张钟俊 .

自动化学报, 1997, (04) :103-107

[4]

Nonlinear one- ste- ahead control using neural networks: control stategy and stability design .2 Youghong Tan and Achiel Van Cauwenberghe. Automatica . 1996

← 1 →