多变量强耦合时变系统的PID神经网络控制

• 作者: 舒怀林 郭秀才
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 多变量 时变系统 神经网络 自学习控制 解耦控制 PID
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 1713字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-251X.2003.05.007

摘要

介绍了一种新的神经网络--PID神经网络及其多变量强耦合时变控制系统.文中给出了网络的结构和算法,分析了时变对象的特点,对一组二变量强耦合时变系统进行了实时仿真.仿真结果显示:PID神经网络对多变量强耦合时变对象具有良好的解耦性能和自学习控制特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒怀林	广州大学信息与控制技术研究所	23	462	11.0	21.0
2	郭秀才	西安科技大学电气与控制工程学院	23	113	6.0	10.0