基于微分器与RBF神经网络补偿的PID控制

• 作者: 何泓洋 李峰 许江宁 郭斌
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 跟踪控制 不确定性 跟踪微分器
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 294-297,390
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3668字
• 语种: 中文

摘要

在实际工业控制环境下,控制系统存在不确定项及非线性问题,传统PID控制方法的环境适应性和抗干扰能力有限,控制精度和快速性等指标难以满足日益增长的控制需求.针对这一问题,提出一种基于跟踪微分器与自适应RBF神经网络补偿的PID控制算法.上述方法采用RBF神经网络逼近系统不确定非线性函数;并通过非线性跟踪微分器实现位置信号滤波与速度信号求解;最后,采用PID控制技术核心架构设计了自适应非线性控制器.为了验证算法的有效性,针对倒立摆系统典型被控对象进行了仿真研究.仿真结果表明,改进方法能有效实现倒立摆系统的快速跟踪,相对于传统控制方法,在精度、快速性及鲁棒性方面都具有一定优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许江宁	海军工程大学导航工程系	152	1230	16.0	25.0
2	李峰	海军工程大学导航工程系	13	65	5.0	7.0
3	郭斌	海军工程大学导航工程系	7	14	3.0	3.0
4	何泓洋	海军工程大学导航工程系	22	110	7.0	9.0