关于最近邻聚类的RBF网络自整定PID控制算法的研究

• 作者: 姚荣斌 李生权
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: RBF神经网络 非线性滞后系统 最近邻聚类算法 自整定PID控制器
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2007.06.010

摘要

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近邻聚类学习算法,训练RBF神经网络.并引入优化策略对聚类半径进行自动调整,以保证聚类的合理性,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚荣斌	连云港师范高等专科学校自然科学系	25	48	3.0	5.0
2	李生权	安徽工业大学电气信息学院	2	10	2.0	2.0