基于神经网络的非线性时变对象自适应控制方法研究

• 作者: 孙博 张洋 臧玉萍
• 来源期刊: 化工自动化及仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应PID控制 单神经元 神经网络辨识器 知识先导学习算法 系统辨识 参数自整定
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TH862+.6
• 字数: 2933字
• 语种: 中文

摘要

针对工业控制中的非线性、时变和滞后被控对象,将神经网络辨识器和PID控制技术有机结合,构建自适应PID控制器,并引入知识先导学习算法,提高时间效率.仿真分析表明:该自适应PID控制器能够自动辨识被控对象模型、自整定控制参数,在辨识误差、响应时间及超调量等指标上均有良好表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	臧玉萍	长春工业大学人文信息学院	17	98	4.0	9.0
2	张洋	长春工业大学人文信息学院	21	70	4.0	7.0
3	孙博	长春工业大学基础科学学院	8	10	2.0	3.0