基于RBF神经网络的监督控制

• 作者: 刘启兵 吴逍
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: PD控制 RBF神经网络 自适应控制 监督控制
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 176-178
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.5

摘要

对于传统PD控制,它的参数很难准确整定,同时它与控制对象的精确数学模型具有依赖关系,而且适应性相对比较差,对于复杂过程,它的控制精度得不到保证。针对工业控制领域中大滞后系统,采用传统PD,其控制效果达不到令人满意的程度,为了获得更高的控制精度,该文提出了在基于RBF神经网络基础上的监督控制方法。因为RBF神经网络具有自学习、自适应能力,故此方法通过RBF神经网络的这个特点自调整系统的控制参数,最终实现系统的智能控制。利用仿真进行验证,同时和传统的PD控制方法进行比较,结果表明控制方法更具优势,如控制的精度高、响应的速度快等,而且自适应性、鲁棒性和抗干扰能力也相对很强,给控制系统的设计提供了新的思路。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘启兵	上海海事大学物流工程学院	3	11	1.0	3.0
2	吴逍	上海海事大学物流工程学院	3	11	1.0	3.0