基于RBF神经网络动态辨识的自整定PID控制策略

• 作者: 李娟 赵江东 马小陆
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: RBF神经网络 最近邻聚类算法 正向辨识 PID控制 在线整定
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 科研论坛
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: TP273+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2009.06.003

摘要

提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF(NN1)正向辨识器,并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上,引入RBF(NN2)对PID控制器参数进行在线调整的算法.该算法可以实现PID控制参数的自动在线整定和优化.通过与BP网络调整控制器参数的方法的对比和仿真实验证明,该方法控制精度高,响应速度快,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马小陆	安徽工业大学电气信息学院	15	24	3.0	4.0
2	赵江东		24	140	5.0	11.0
3	李娟	安徽工业大学电气信息学院	7	25	3.0	5.0