基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制研究 被引量：5

1

作者 陈翰文 徐巧玉 +1 位作者 徐恺 张正 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期371-381,共11页

针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Sim... 针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Simulink搭建了系统闭环控制模型,通过不断更新RBF网络模型并修正PID参数,实现了基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制目的;结合AMESim搭建的电液比例系统模型和Simulink下搭建的控制器进行了联合仿真;最后,基于凿岩台车机械臂实验平台,进行了电液比例系统位置控制实验。仿真结果表明:在受到外部干扰的情况下,RBF神经网络整定PID控制系统能够在0.3 s内控制活塞杆重新运行至目标位置,平均响应时间为1.5 s,位置精度误差不超过5 mm。实验结果表明:与常规PID控制方法相比,RBF神经网络整定PID控制活塞杆位置精度误差降低了75%,位置精度误差在工程实际要求的10 mm范围以内,因此,RBF神经网络整定PID算法可以有效提高电液比例系统的位置控制精度,满足凿岩机械臂实际工作中对电液比例系统位置精度的控制要求。 展开更多

关键词 凿岩机械臂 径向基函数神经网络整定pid 电液比例系统位置控制精度 联合仿真 MATLAB/SIMULINK AMESIM

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基于模糊径向基函数神经网络的PID算法球磨机控制系统研究 被引量：20

2

作者 程启明 程尹曼 +1 位作者 郑勇 汪明媚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第35期22-28,共7页

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采... 针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采用混合优化算法,即首先采用混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行离线粗调,再采用BP算法进行在线细调,从而快速全局收敛得到最佳的PID控制参数。Matlab仿真结果表明,该控制系统有效地解决了球磨机这种复杂对象的控制问题,该系统控制参数的优化算法收敛快、不易陷入局部极小点,系统控制跟踪快、超调小、解耦好、鲁棒性和适应性强,控制品质优于传统PID解耦控制方法。 展开更多

关键词 球磨机 模糊径向基函数神经网络 混合优化算法 早熟判据 pid控制

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基于模糊RBF神经网络PID的AUV姿态控制研究 被引量：5

3

作者 牛亮 党晓圆 +1 位作者 冯元 崔卫星 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期11-14,共4页

针对自主水下航行器(AUV)高精度、强鲁棒性的运动姿态控制需求,提出了一种径向基函数(RBF)神经网络结合模糊PID控制的水下机器人运动控制器;采用RBF神经网络对模糊PID控制器参数进行优化,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水... 针对自主水下航行器(AUV)高精度、强鲁棒性的运动姿态控制需求,提出了一种径向基函数(RBF)神经网络结合模糊PID控制的水下机器人运动控制器;采用RBF神经网络对模糊PID控制器参数进行优化,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明:模糊RBF神经网络PID控制器在AUV姿态调节中表现出较传统模糊PID控制器更好的响应速度和抗干扰能力,有效改善了AUV姿态控制性能;经实际应用验证,控制器在复杂工况下可以快速收敛至期望姿态并维持稳定。 展开更多

关键词 自主水下航行器 运动控制 径向基函数神经网络 模糊pid 运动控制器

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基于APID-RBF神经网络的光伏MPPT方法 被引量：2

4

作者 赵子睿 潘鹏程 吴婷 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期152-158,共7页

针对光照强度急速变化和局部阴影时光伏发电系统最大功率点追踪响应速度慢、多峰值等问题,提出一种基于RBF神经网络与自适应PID控制相结合的控制方法。首先,采用RBF神经网络对环境的实时变化直接跟踪光伏最大功率点。然后,利用自适应PI... 针对光照强度急速变化和局部阴影时光伏发电系统最大功率点追踪响应速度慢、多峰值等问题,提出一种基于RBF神经网络与自适应PID控制相结合的控制方法。首先,采用RBF神经网络对环境的实时变化直接跟踪光伏最大功率点。然后,利用自适应PID的辅助修正,抑制光伏电池输出功率的波动。神经网络能提升在复杂环境下的跟踪速度,自适应PID能增强对神经网络误差的消除能力,提升跟踪精度。仿真结果表明,APIDRBF双控策略具有稳态性能高和控制精度高等优点,能有效提高光伏发电效率和稳定性。 展开更多

关键词 局部阴影 径向基函数神经网络 自适应pid 最大功率点跟踪 光伏发电效率

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球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络的PID控制分析 被引量：4

5

作者 朱丽娟 《现代电子技术》 北大核心 2015年第24期56-58,61,共4页

结合球磨机制粉系统的特点,提出球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络PID控制算法,结合混合优化算法,在混沌粒子群优化的同时实现粗线调,并应用BP算法做好在线细调,进而得到PID控制的最佳参数。通过Matla对算法进行仿真,结果表明,系... 结合球磨机制粉系统的特点,提出球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络PID控制算法,结合混合优化算法,在混沌粒子群优化的同时实现粗线调,并应用BP算法做好在线细调,进而得到PID控制的最佳参数。通过Matla对算法进行仿真,结果表明,系统不仅有效解决了球磨机复杂对象的控制问题,同时也实现了算法的快速收敛,并有较快的跟踪速度以及较小的超调,解耦较好,适应性较强。 展开更多

关键词 模糊径向基函数 神经网络 球磨机 pid控制

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基于RBF神经网络在线辨识的永磁无刷直流电机单神经元PID模型参考自适应控制 被引量：40

6

作者 夏长亮 李志强 +1 位作者 王明超 刘均华 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期65-69,共5页

永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的。针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中。该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统... 永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的。针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中。该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节。系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 永磁无刷直流电机 单神经元 径向基函数神经网络 pid控制

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基于RBF神经网络的检定炉温度控制系统 被引量：9

7

作者 冯冬青 李现旗 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2014年第1期61-63,共3页

为了提高热电偶检定炉温度的控制性能,研究了检定炉模型的在线辨识方法和控制器参数的自整定方法,设计了检定炉温度智能控制系统.由于检定炉是具有非线性和时变性的复杂对象,首先利用RBF神经网络对其输入、输出关系进行在线辨识,然后依... 为了提高热电偶检定炉温度的控制性能,研究了检定炉模型的在线辨识方法和控制器参数的自整定方法,设计了检定炉温度智能控制系统.由于检定炉是具有非线性和时变性的复杂对象,首先利用RBF神经网络对其输入、输出关系进行在线辨识,然后依据偏差最小准则,采用梯度下降法对控制器的PID参数进行整定,从而实现检定炉温度的智能控制.试验结果表明基于RBF神经网络的控制器在200～1 200℃之间对检定炉温度控制的性能指标优越于传统PID控制器,达到了国家标准中对控温误差和温度波动度的要求. 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 在线自整定 检定炉 温度控制

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记忆径向基神经网络在冷轧液压自动位置系统的优化控制 被引量：1

8

作者 魏立新 郑翠红 +1 位作者 李莹 王洪瑞 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期47-52,共6页

针对冷轧液压自动位置控制系统多变量、强耦合、高阶次和时变性等特点，提出一种引入记忆因子的径向基函数神经网络在线自适应调节PID参数的系统。为提高网络精度，利用改进的混洗蛙跳算法离线全优化记忆径向基神经网络，在获得网络结... 针对冷轧液压自动位置控制系统多变量、强耦合、高阶次和时变性等特点，提出一种引入记忆因子的径向基函数神经网络在线自适应调节PID参数的系统。为提高网络精度，利用改进的混洗蛙跳算法离线全优化记忆径向基神经网络，在获得网络结构的同时得到初始参数，避免网络模型训练的繁琐，并利用测试函数证明优化后的网络具有良好的逼近能力。然后利用优化后记忆径向基神经网络的自校正功能在线细调PID参数，仿真结果表明，该控制系统跟踪快、超调小、适应性强，控制品质优于传统PID和普通径向基神经网络PID控制方法。 展开更多

关键词 计量学 径向基函数神经网络 混洗蛙跳算法 记忆因子 参数寻优 pid控制 自动位置控制

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基于改进B样条神经网络-PID控制器的温室温度控制技术 被引量：15

9

作者 皇甫立群 《中国农机化学报》 北大核心 2020年第7期68-74,共7页

针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出神经网络PID控制算法,并利用知识局部存储且具有较快学习速度的B样条函数作为网络隐层神经元函数,同时,提出了β参数型-B样条曲线的重新参数化方法,通过学习算法对β参数搜索来... 针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出神经网络PID控制算法,并利用知识局部存储且具有较快学习速度的B样条函数作为网络隐层神经元函数,同时,提出了β参数型-B样条曲线的重新参数化方法,通过学习算法对β参数搜索来动态调节B样条基函数,从而建立B-BP神经网络,并利用其对PID控制器的比例、积分和微分参数进行优化调整,从而为B-BP-PID控制器的参数自适应调整提供更好的保证,使温度控制系统有效跟踪系统模型并达到较高的辨识精度。仿真试验获得B-BP-PID控制器的最佳β因子为3.2,其温度控制超调量为27%,调节时间为0.8 s,而BP-PID控制器的超调量为25%,调节时间为4.8 s,RBF-PID控制器的超调量为40%,调节时间为1.2 s,新算法有效提高了温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性。 展开更多

关键词 温室 温度控制 pid BP神经网络 参数整定 B样条函数

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基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究 被引量：7

10

作者 朱坚民 沈昕璐 黄之文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3747-3751,共5页

针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法,该控制系统由RBF神经网络控制器及PID控制器组成。为提高参数辨识速度以及... 针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法,该控制系统由RBF神经网络控制器及PID控制器组成。为提高参数辨识速度以及避免局部最小值问题,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法调整输出层权值。实验结果表明,该控制方法具有比PID控制更高的精度,具有比BP神经网络更快的学习速度,低通滤波器保证了控制系统的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的控制效果及动静态特性。 展开更多

关键词 球杆系统 RBF(径向基函数)神经网络 pid控制 滤波器 实验研究

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四旋翼飞行器的神经网络PID控制算法研究 被引量：10

11

作者 余润芝 赵文龙 程若发 《现代电子技术》 北大核心 2019年第10期108-112,共5页

针对四旋翼飞行器的强耦合、欠驱动、非线性且无法精确建模等问题,设计一种能够自主调节飞行器控制参数,且在工程实践中易于实现的径向基神经网络PID控制算法。该算法以高斯激活函数为主体,采用梯度下降法训练网络的中心矢量及权值参数... 针对四旋翼飞行器的强耦合、欠驱动、非线性且无法精确建模等问题,设计一种能够自主调节飞行器控制参数,且在工程实践中易于实现的径向基神经网络PID控制算法。该算法以高斯激活函数为主体,采用梯度下降法训练网络的中心矢量及权值参数,得出网络输入/输出之间的非线性关系,最后用于修正位置环PID的控制参数。搭建四旋翼飞行器实物平台,通过实验研究算法的控制性能。实验结果表明,神经网络PID控制算法控制效果优良,不依赖系统的精确建立且具有较强的鲁棒性及自适应能力。 展开更多

关键词 四旋翼飞行器 神经网络 pid 径向基 高斯激活函数 梯度下降法

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基于神经网络逼近的磁浮列车动态悬浮控制 被引量：5

12

作者 王强 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第28期12117-12123,共7页

为了有效提高磁浮列车悬浮系统在负载扰动和轨道不平顺扰动下的动态特性,提出了一种基于Lyapunov稳定性分析的径向基神经网络逼近算法使悬浮间隙能够在有界范围内达到最优。首先,以悬浮负载为受控对象建立系统垂向动力学方程和电压控制... 为了有效提高磁浮列车悬浮系统在负载扰动和轨道不平顺扰动下的动态特性,提出了一种基于Lyapunov稳定性分析的径向基神经网络逼近算法使悬浮间隙能够在有界范围内达到最优。首先,以悬浮负载为受控对象建立系统垂向动力学方程和电压控制方程,以此构造能够表征系统非线性的状态空间方程。其次,确定径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络基本结构,根据悬浮间隙误差约束条件和控制电流构造输入输出,并以此设计控制律保证所输出悬浮间隙能够在多种扰动的综合作用下持续稳定;再次,基于Lyapunov稳定性第二判据证明系统闭环稳定,能够在误差整定过程中使得间隙误差收敛于无穷小。最后,通过与目前应用较为广泛的比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制算法进行仿真对比,在非线性负载力和不平顺扰动下分析验证所提出控制算法的有效性。结果表明:所提控制算法比PID控制算法具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 磁浮列车 径向基函数(RBF)神经网络 Lyapunov法 悬浮控制 误差整定

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基于RBF在线辨识的PID整定 被引量：18

13

作者 张静 裴雪红 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第A01期157-160,168,共5页

针对非线性系统,提出一种新型的径向基函数(RBF)辨识网络的控制算法,根据RBF网络在线辨识被控对象的离散模型,得到被控对象Jacobian信息,利用BP网络在线自适应整定PID参数。通过RBF网络对系统在线辨识,克服不确定性对系统性能的不利影响... 针对非线性系统,提出一种新型的径向基函数(RBF)辨识网络的控制算法,根据RBF网络在线辨识被控对象的离散模型,得到被控对象Jacobian信息,利用BP网络在线自适应整定PID参数。通过RBF网络对系统在线辨识,克服不确定性对系统性能的不利影响,从而解决传统PID控制鲁棒性差及受精确数学模型限制的问题。通过实际算例验证,并与常规PID控制作对比,仿真结果表明,该控制算法有较强的自适应性和鲁棒性,其抗干扰和适应参数变化的能力都优于常规PID控制。 展开更多

关键词 径向基函数 系统辨识 pid整定 非线性系统 自适应性

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基于RBF的电液变量施肥控制系统PID参数整定 被引量：5

14

作者 呼云龙 孙萌 +1 位作者 梁春英 王熙 《农机化研究》 北大核心 2016年第3期14-18,共5页

电液变量施肥控制系统的非线性和PID算法的局限性,导致常规PID控制已不能满足控制系统性能要求。为此,提出了基于RBF神经网络整定PID参数的方法,利用自适应RBF神经网络辨识被控对象Jacobian信息,采用梯度下降法计算PID参数Δk_p、Δk_i... 电液变量施肥控制系统的非线性和PID算法的局限性,导致常规PID控制已不能满足控制系统性能要求。为此,提出了基于RBF神经网络整定PID参数的方法,利用自适应RBF神经网络辨识被控对象Jacobian信息,采用梯度下降法计算PID参数Δk_p、Δk_i、Δk_d,对系统进行增量式PID控制。与采用增量式PID的系统阶跃响应曲线对比可知,利用RBF-PID算法的系统具有良好的动态性能及较强的自适应性。 展开更多

关键词 变量施肥 径向基神经网络 pid参数整定

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基于参数自整定PID的水下滑翔机航向控制方法 被引量：9

15

作者 陈弈煿 张润锋 +2 位作者 杨绍琼 张连洪 魏鹏 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期26-33,共8页

水下滑翔机航向控制的精度对海洋目标观探测具有重要意义。现有的水下滑翔机航向控制技术以比例-积分-微分(proportional-integral-derivative, PID)为主。为保证水下滑翔机按照预期轨迹运动,PID控制器参数需要反复设定和调整,很难达到... 水下滑翔机航向控制的精度对海洋目标观探测具有重要意义。现有的水下滑翔机航向控制技术以比例-积分-微分(proportional-integral-derivative, PID)为主。为保证水下滑翔机按照预期轨迹运动,PID控制器参数需要反复设定和调整,很难达到快速准确的控制效果。针对该问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的参数自整定PID航向控制方法。首先建立水下滑翔机水平面内运动模型,然后构建了RBF神经网络结构,并通过梯度下降法给出了神经网络参数以及PID参数的迭代公式。仿真结果表明,该方法相较于常规PID控制方法能在较短的时间内收敛,控制系统精度较高,同时控制器参数能够快速自整定。为今后的水下滑翔机航向控制器提供了设计参考。 展开更多

关键词 水下滑翔机 航向控制 自整定pid 径向基神经网络

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基于RBFNN的双星协同仅测角定轨方法 被引量：2

16

作者 龚柏春 刘一澎 +1 位作者 马艳红 任默 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期449-456,共8页

针对空间非合作目标空间态势感知任务中弱可观测无源定轨状态的快速捕获问题,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的双星协同稀疏无源测角定轨方法。首先,在限制性三体问题的假设下建立了考虑地球非球形J2项摄动的轨道动力学模型... 针对空间非合作目标空间态势感知任务中弱可观测无源定轨状态的快速捕获问题,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)的双星协同稀疏无源测角定轨方法。首先,在限制性三体问题的假设下建立了考虑地球非球形J2项摄动的轨道动力学模型和赤经赤纬测量模型。然后,构建了基于RBFNN的双星协同仅测角定轨框架,设计了训练数据集生成器、数据预处理方法和RBFNN结构。最后,利用地球静止轨道任务进行了数值仿真验证,并对测角频率等参数的定轨敏感性进行分析。仿真结果表明,在240 s内仅进行三次角度观测的条件下,该模型对初始相对距离估计的平均绝对百分比误差约为0.36%,目标轨道速度的估计误差在米/秒量级,可实现高精度的超短弧段稀疏无源测量定轨。 展开更多

关键词 空间态势感知 初始定轨 仅测角 径向基函数神经网络 双星协同

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基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF-PID控制 被引量：28

17

作者 王爽心 杨辉 张秀霞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第23期87-92,共6页

针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅... 针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。利用遗传算法优化神经网络权系数,同时利用混沌优化方法的局部快速搜索能力,实现全局最优化。该控制策略不仅具有常规PID串级控制的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明,这种方法具有全局优化的能力,对PID控制的参数优化设计是成功和有效的,系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,系统控制性能得到了较大提高。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 主汽温控制系统 混沌优化 遗传算法 pid

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基于RBF的舰载武器稳定平台自适应控制 被引量：1

18

作者 王苏 谈振藩 郭立东 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S1期84-86,共3页

舰载武器稳定平台是一个非线性时变系统,采用传统的PID控制难以达到较好的控制性能指标要求。依据舰载武器稳定平台控制稳定回路数学模型及工作环境的特点,提出了基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制策略,设计了舰载武... 舰载武器稳定平台是一个非线性时变系统,采用传统的PID控制难以达到较好的控制性能指标要求。依据舰载武器稳定平台控制稳定回路数学模型及工作环境的特点,提出了基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制策略,设计了舰载武器稳定平台控制系统。利用RBF神经网络作为辨识器,实现对被控对象Jacobian信息精确辨识,以基于Delta学习规则的单神经元自适应PID作为控制器。仿真结果表明,采用提出的控制策略,提高了系统跟踪精度、稳定精度和响应速度,增强了鲁棒性。 展开更多

关键词 舰载武器稳定平台 径向基函数神经网络 单神经元 pid控制

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基于改进RBF-NN优化模糊PID控制器的设计方法 被引量：3

19

作者 王嘉轶 闻新 《航空兵器》 2015年第5期60-65,共6页

现代雷达伺服系统大多采用的是PID控制,而传统PID控制在非线性系统、时变系统和大惯性系统下具有一定的局限性。针对雷达伺服系统的复杂数学模型,提出一种利用遗传算法改进的径向基函数神经网络设计模糊PID控制器的方法,从而使PID控制... 现代雷达伺服系统大多采用的是PID控制,而传统PID控制在非线性系统、时变系统和大惯性系统下具有一定的局限性。针对雷达伺服系统的复杂数学模型,提出一种利用遗传算法改进的径向基函数神经网络设计模糊PID控制器的方法,从而使PID控制器具有自适应性,强鲁棒性,稳定性等特点,并将该系统运用在雷达伺服系统中来提高其灵敏度响应。仿真分析表明,基于遗传算法改进的径向基函数神经网络的模糊PID控制器设计具有一定的优势,在实际运用中是有效可行的。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 遗传算法 模糊控制 pid控制器 雷达伺服系统

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Smith-RBF-PID在锻造操作机大车行走速度控制系统中的研究

20

作者 苗荣霞 刘鑫森 +1 位作者 杨婧 王磊 《南方农机》 2022年第12期134-137,143,共5页

针对传统锻造操作机在作业过程中因自身惯量较大而导致行进速度不稳定的问题,本研究结合锻造操作机大车行走机构建立了其速度的动力学模型,采用基于径向基函数神经网络的PID控制与Smith预估器相结合的控制方法,实现对锻造操作机大车行... 针对传统锻造操作机在作业过程中因自身惯量较大而导致行进速度不稳定的问题,本研究结合锻造操作机大车行走机构建立了其速度的动力学模型,采用基于径向基函数神经网络的PID控制与Smith预估器相结合的控制方法,实现对锻造操作机大车行走速度的精确控制。通过MATLAB/Simulink仿真对比分析得出:基于Smith-RBF-PID算法的控制效果与传统PID相比,其超调量以及调节时间都显著减小;与RBF-PID控制算法相比,缩短了响应时间,大大提高了操作机大车行走速度的控制精度。 展开更多

关键词 锻造操作机 径向基函数神经网络 SMITH预估补偿 pid控制

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