改进型神经网络参数自学习PID控制器的实现

• 作者: 施保华 黄敬尧
• 来源期刊: 三峡大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: PID控制 神经网络 直接转矩控制
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 页码范围: 242-244
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 2033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-948X.2002.03.015

摘要

用BP神经网络自学习PID控制器的3个可调参数KP、KI和KD,实现最佳组合的PID控制.在调整神经网络的权值算法中,用被控对象的预测模型得到预测输出值来改进学习算法.该方法用于异步电动机直接转矩控制中效果明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施保华	三峡大学电气信息学院	17	68	6.0	7.0
2	黄敬尧	三峡大学电气信息学院	17	54	5.0	6.0