基于动态神经网络的自整定PID控制策略

• 作者: 姚荣斌 李娟 李生权 解启荣
• 来源期刊: 科技与创新
• 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）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 控制系统
• 页码范围: 67-69
• 分类号: TP273~+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.01.028

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.通过和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	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	南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室	16	46	4.0	5.0
3	李娟	安徽工业大学电气信息学院	7	25	3.0	5.0
4	解启荣	连云港师范高等专科学校初等教育系	15	20	2.0	4.0