基于神经网络辨识改进的自适应PID控制器

• 作者: 李晔
• 来源期刊: 电力学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络辨识 控制器 预测模型
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 科学论文
• 页码范围: 289-291,294
• 页数: 4页
• 分类号: TP214
• 字数: 2194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-6548.2009.04.009

摘要

针对工业生产过程具有时变、非线性、不确定和难以建立精确数学模型的特性,提出了用神经网络辨识被控对象,并针对常规PID控制器存在的设计复杂、计算量大、控制精度较差和参数值实时更新复杂等问题,提出采用基于BP网络辨识改进的自适应PID控制器.通过仿真与实验表明,神经网络辨识模型能较好的辨识被控对象的输出特性,同时该控制器的控制性能优于传统的PID控制器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晔	太原科技大学电子信息工程学院	13	32	2.0	5.0