基于RBF神经网络PID参数的自调节及仿真

• 作者: 史磊 王蔚
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: MATLAB2010a 并网逆变器 PID控制 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 创新思维
• 页码范围: 64-66
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2017.16.064

摘要

鉴于传统PID控制器不能够对参数进行严格整定的问题,提出了RBF神经网络与传统PID控制器相结合而进行参数自调节的一种控制算法.该控制算法能够充分使用RBF神经网络的自适应、自学习能力来调整系统的控制参数.在仿真软件MATLAB2010a上对所提出的控制算法进行了仿真研究,仿真结果表明,所提出的基于RBF神经网络的PID参数自校正控制算法是可行的和有效的,与传统PID控制器相比具有更强的适应性、鲁棒性,能够达到令人满意的控制效果.仿真结果充分说明了RBF神经网络自适应PID控制算法在总体上优于传统的PID控制算法,为今后对风力发电并网逆变器的研究提供了理论和实验基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王蔚		31	49	4.0	5.0
2	史磊		2	19	2.0	2.0