基于最小资源分配网络的自适应PID控制

• 作者: 张翠芳 李草苍
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 径向基函数神经网络 最小资源分配网络 单神经元 比例—微分—积分控制 非线性系统
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 167-169,178
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.01.037

摘要

针对常规径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的逼近性能对网络结构和初始参数依赖性强的问题,采用最小资源分配网络进行改进,并与单神经元PID控制相结合,提出了一种基于最小资源分配网络的自适应PID控制方法.该方法利用最小资源分配网络动态构建RBFNN,实现RBFNN结构和参数的在线优化,并用该RBFNN辨识对象的离散模型,然后由单神经元PID控制器完成PID参数的自适应整定.仿真结果表明,该方法中PID参数能够很好地适应系统输入信号的变化,对非线性系统控制效果较为理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张翠芳	西南交通大学信息科学与技术学院	73	463	12.0	17.0
2	李草苍	西南交通大学信息科学与技术学院	1	12	1.0	1.0