基于改进递推预测误差神经网络算法的极点配置PID控制方法

• 作者: 吴平景 王银河 陈浩广
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 改进递推预测误差算法 神经网络 极点配置自校正PID
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 112-117
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 3334字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2015.04.020

摘要

针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王银河	广东工业大学自动化学院	37	135	6.0	10.0
2	陈浩广	广东工业大学自动化学院	4	9	2.0	3.0
3	吴平景	广东工业大学自动化学院	1	3	1.0	1.0