一种利用RBFNN改进PID非线性控制算法

• 作者: 杨帆
• 来源期刊: 集成电路应用
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基神经网络 PID控制 U模型 非线性控制
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与设计|Research and Design
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|TP273|TN713
• 语种: 中文
• DOI: 10.19339/j.issn.1674-2583.2022.02.006

摘要

阐述对非线性系统建模设计是十分关键的.建立一个通用的且控制精度高的非线性系统模型,可以为实际生产过程提供理论基础.传统的PID控制算法的数学模型已经得到了广泛的使用,但是也暴露出诸如稳定性差、精度不够高等许多局限性.基于当前困难,提出了利用径向基神经网络改进传统的PID控制算法,实现更高稳定性和更高精度的目的.2个实验案例的分析表明,结合了RBF的PID控制器网络更具有逼近真实信号输入的能力,同时还满足在经典U模型上的非线性控制.