某随动控制系统RBF神经网络PID复合控制

• 作者: 高子龙 刁吉阳 隋大鹏 曹杰 刘功龙
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 随动系统 神经网络 跟踪精度 仿真
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP275
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.11.056

摘要

为提高某随动控制系统的加载精度,设计一种非线性PID与RBF神经网络复合控制器替代经典PID控制器.通过分析RBF神经网络控制器直接应用到随动控制系统中,难以实现系统的高精度控制,因此,设计非线性PID与RBF神经网络复合控制器,即通过误差值进行控制器的切换,并在Matlab/Simulink环境下对该控制系统进行仿真,验证此复合控制器的控制性能.通过随动控制系统仿真结果可得出:该复合控制器能达到提高控制精度的效果,具有较强的鲁棒性,优于传统PID控制.