基于非线性预测模型的单神经元自适应PID板形控制

• 作者: 崔艳超 许东杰 贾春玉
• 来源期刊: 冶金设备
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 预测模型 单神经元 PID控制 板形控制
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 1-5
• 分类号: TG335.1|TP389.1
• 字数: 3325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1269.2010.06.001

摘要

为了解决传统PID板形控制精度低、速度慢、抗干扰能力差等问题,将BP神经网络和单神经元引入到板形的控制中,提出一种基于BP神经网络预测模型的单神经元自适应PID控制的板形控制策略.利用BP神经网络的非线性逼近能力和单神经元的自学习、自适应能力,通过两者的有机结合寻找一个最佳的P、I、D非线性组合控制律,实现对带钢板形缺陷的有效控制.仿真实验结果表明,该控制算法能很好地跟踪板形的目标设定值,提高了系统的控制精度,加快了系统的响应速度,并且具备较强的抗干扰能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾春玉	燕山大学机械工程学院	50	365	11.0	17.0
2	崔艳超	燕山大学机械工程学院	3	13	2.0	3.0
3	许东杰	燕山大学机械工程学院	2	13	2.0	2.0