针对常规径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的逼近性能对网络结构和初始参数依赖性强的问题,采用最小资源分配网络进行改进,并与单神经元PID控制相结合,提出了一种基于最小资源分配网络的自适应PID控制...针对常规径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的逼近性能对网络结构和初始参数依赖性强的问题,采用最小资源分配网络进行改进,并与单神经元PID控制相结合,提出了一种基于最小资源分配网络的自适应PID控制方法。该方法利用最小资源分配网络动态构建RBFNN,实现RBFNN结构和参数的在线优化,并用该RBFNN辨识对象的离散模型,然后由单神经元PID控制器完成PID参数的自适应整定。仿真结果表明,该方法中PID参数能够很好地适应系统输入信号的变化,对非线性系统控制效果较为理想。展开更多
文摘针对常规径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的逼近性能对网络结构和初始参数依赖性强的问题,采用最小资源分配网络进行改进,并与单神经元PID控制相结合,提出了一种基于最小资源分配网络的自适应PID控制方法。该方法利用最小资源分配网络动态构建RBFNN,实现RBFNN结构和参数的在线优化,并用该RBFNN辨识对象的离散模型,然后由单神经元PID控制器完成PID参数的自适应整定。仿真结果表明,该方法中PID参数能够很好地适应系统输入信号的变化,对非线性系统控制效果较为理想。
