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RBF神经网络整定参数的预测滤波PID控制
被引量：
1
1
作者
侯小秋
《陕西理工大学学报（自然科学版）》
2022年第1期33-39,共7页
针对非线性系统采用常规PID控制效果不佳的问题,通过径向基函数(RBF)神经网络构建系统的辨识器,推导了辨识器输出关于RBF神经网络参数的梯度及二阶导数矩阵。采用直接极小化指标函数自适应算法,实现RBF神经网络的输出权和节点中心及节...
针对非线性系统采用常规PID控制效果不佳的问题,通过径向基函数(RBF)神经网络构建系统的辨识器,推导了辨识器输出关于RBF神经网络参数的梯度及二阶导数矩阵。采用直接极小化指标函数自适应算法,实现RBF神经网络的输出权和节点中心及节点基宽参数的在线学习算法。基于增量式预测滤波PID控制,应用最速下降法对增量式预测滤波PID控制参数进行在线优化,提出基于RBF神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制算法。仿真研究表明,因算法具有在线整定参数和预测控制性能,故具有良好的动、静态性能。
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关键词
径向基函数神经网络
非线性系统
预测滤波pid控制
pid
控制
参数整定
在线学习算法
直接极小化指标函数自适应算法
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职称材料
题名
RBF神经网络整定参数的预测滤波PID控制
被引量：
1
1
作者
侯小秋
机构
黑龙江科技大学电气与控制工程学院
出处
《陕西理工大学学报（自然科学版）》
2022年第1期33-39,共7页
文摘
针对非线性系统采用常规PID控制效果不佳的问题,通过径向基函数(RBF)神经网络构建系统的辨识器,推导了辨识器输出关于RBF神经网络参数的梯度及二阶导数矩阵。采用直接极小化指标函数自适应算法,实现RBF神经网络的输出权和节点中心及节点基宽参数的在线学习算法。基于增量式预测滤波PID控制,应用最速下降法对增量式预测滤波PID控制参数进行在线优化,提出基于RBF神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制算法。仿真研究表明,因算法具有在线整定参数和预测控制性能,故具有良好的动、静态性能。
关键词
径向基函数神经网络
非线性系统
预测滤波pid控制
pid
控制
参数整定
在线学习算法
直接极小化指标函数自适应算法
Keywords
radial basis function neural network
non-liner system
predictive filtering
pid
control
pid
control parameter setting
on line algorithm
direct minimization index function adaptive algorithm
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RBF神经网络整定参数的预测滤波PID控制
侯小秋
《陕西理工大学学报（自然科学版）》
2022
1
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