基于复合正交神经网络的灰色PID控制

• 作者: 叶军
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 复合正交神经网络 灰色预测 比例-积分-微分控制器 预测控制器
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 121-123
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 976字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2005.12.036

摘要

结合传统反馈控制方法和灰色预测控制的预测控制器已在控制系统中获得了成功的应用.由于复合正交神经网络具有学习算法简单、收敛速度快,有逼近线性或非线性函数的优良特性.与灰色预测方法相比,神经网络预测精度高,且误差可控,如果把神经网络作为灰色预测器,建立一种灰色预测控制,那么就会在控制系统中获得良好的控制性能.为此,提出一种结合传统的PID控制和神经网络灰色预测补偿的灰色PID控制器,可对系统进行在线灰色估计和控制,由复合正交神经网络对不确定部分建立的灰色预测模型,可根据系统的参数变化来自动调节预测补偿值,使系统响应具有适应性.仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比,该控制器可获得更为优良的动态性能和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶军	绍兴文理学院机电系	59	468	12.0	18.0