基于RBF神经网络整定的PID控制器设计

• 作者: 李小凡
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: PID RBF神经网络 参数整定
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 先进制造与管理
• 页码范围: 45-46,50
• 页数: 3页
• 分类号: TP273|TP391.9
• 字数: 2022字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2009.01.015

摘要

对工业控制领域中非线性系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果.采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络,构建其模型,进而编写M语言程序.以整定PID控制器的参数,使系统输出近似跟踪输入.该方法只需给出粗略的PID控制参数,系统的性能依靠神经网络寻优调整,从而可有效地解决经典PID控制方法中控制参数整定困难的问题,且可克服由PID控制参数整定不准给系统带来的不良影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李小凡	盐城工学院电气工程系	17	79	4.0	8.0