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料筒温度RBF神经网络PID控制器设计及仿真 被引量:8
1
作者 文生平 江静 《控制工程》 CSCD 2007年第4期369-372,共4页
针对PID控制器具有参数整定不良、性能欠佳、温度控制精度较低,无法满足当今高精密挤出成型加工需要的问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID控制器,该控制器将神经网络能无限地逼近非线性系统、运算量小、收敛快的优点和PID控制技术有... 针对PID控制器具有参数整定不良、性能欠佳、温度控制精度较低,无法满足当今高精密挤出成型加工需要的问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID控制器,该控制器将神经网络能无限地逼近非线性系统、运算量小、收敛快的优点和PID控制技术有机地结合起来,获得较高的温度控制精度。仿真结果表明,神经网络PID控制器能有效地缩短过渡过程时间,具有很好的稳定性和快速响应性,比普通PID控制具有更好的控制效果,可改善料筒温控系统的动、静态性能。 展开更多
关键词 料筒温度 pid控制 rbf神经网络 MATLAB
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基于UMAC的RBF神经网络PID控制 被引量:24
2
作者 李明 封航 张延顺 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2063-2070,共8页
针对通用电机运动控制器(UMAC)下的传统PID控制和现有的模糊PID控制自适应性和鲁棒性较差,伺服系统的动静态性能不理想的问题,将RBF神经网络引入到UMAC的PID参数调节中,增强伺服系统的自适应性和鲁棒性,并提高系统动静态特性。通过UMAC... 针对通用电机运动控制器(UMAC)下的传统PID控制和现有的模糊PID控制自适应性和鲁棒性较差,伺服系统的动静态性能不理想的问题,将RBF神经网络引入到UMAC的PID参数调节中,增强伺服系统的自适应性和鲁棒性,并提高系统动静态特性。通过UMAC的嵌入式PLC程序对算法进行了实现,位置阶跃响应实验和正弦跟踪实验表明,RBF神经网络PID控制下的伺服电机位置阶跃响应上升时间由传统PID控制下的0.164 s和模糊PID控制下的0.118 s减小到了0.017 s,峰值时间由传统PID控制下的0.196 s和模糊PID控制下的0.131 s减小到了0.023 s,调节时间由传统PID控制下的0.216 s和模糊PID控制下的0.142 s减小到了0.025 s,电机响应速度变快;RBF神经网络PID控制下的伺服电机位置正弦响应动态跟随最大误差由传统PID控制下的188 counts和模糊PID控制下的120 counts减小到了39 counts,且误差波动较小、平稳,伺服电机动态跟随性能显著提高。 展开更多
关键词 通用电机运动控制器(UMAC) rbf神经网络 自适应性 鲁棒性 动静态性能
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基于改进RBF神经网络PID控制的液压起重机节能仿真 被引量:8
3
作者 李锐 崔宇 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第3期269-273,共5页
液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。... 液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。对传统RBF神经网络结构进行改进,设计了动态自适应RBF神经网络PID控制器,采用Matlab软件对液压起重机改进RBF神经网络控制效果进行仿真。结果表明:在空载或轻载工况下,悬臂在上升过程中,采用RBF神经网络PID控制与改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率几乎一样;悬臂在下降过程中,采用改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率较小。在空载或轻载工况下,液压起重机采用改进RBF神经网络PID控制方法,能够降低液压泵能耗损失,节约资源。 展开更多
关键词 液压起重机 改进rbf神经网络 pid控制 节能 仿真
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基于RBF神经网络PID控制的SSSC控制器研究 被引量:3
4
作者 李娟 隋霄 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第10期1819-1823,共5页
在介绍静止同步串联补偿器(SSSC)的数学模型和控制结构的基础上,提出了一种基于RBF神经网络PID控制策略的SSSC新型潮流控制器,设计了控制器的结构。选择含SSSC的电力系统工作在有功功率控制模式下,利用PID控制器对系统进行闭环控制,... 在介绍静止同步串联补偿器(SSSC)的数学模型和控制结构的基础上,提出了一种基于RBF神经网络PID控制策略的SSSC新型潮流控制器,设计了控制器的结构。选择含SSSC的电力系统工作在有功功率控制模式下,利用PID控制器对系统进行闭环控制,而采用RBF神经网络的自学习能力可以改善传统PID控制器中参数固定不变的缺点,对PID控制器的3个参数进行实时在线调整,确保输电线路的有功功率能快速达到给定的参考值。最后,在MATLAB/Simulink仿真环境中对所设计的控制器进行了仿真验证。并同传统PID控制器和BP神经网络PID控制器分别进行比较,结果表明所提出控制策略具有较好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 静止同步串联补偿器 rbf神经网络 自适应pid控制 有功功率控制
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电液比例加载系统的RBF神经网络PID控制 被引量:2
5
作者 李万莉 施登亮 王云杰 《中国工程机械学报》 北大核心 2015年第4期342-346,共5页
使用自整定径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络PID控制技术,以实现电液比例加载系统的静力加载控制.自整定RBF神经网络PID控制器的设计不需要被控对象的详细模型,且控制参数能够在线调节,从而可以保证不同控制任务下的控制... 使用自整定径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络PID控制技术,以实现电液比例加载系统的静力加载控制.自整定RBF神经网络PID控制器的设计不需要被控对象的详细模型,且控制参数能够在线调节,从而可以保证不同控制任务下的控制性能.通过仿真,验证了所设计的自整定RBF神经网络PID控制器的正确性和有效性,以及相对于传统PID控制器的优越性. 展开更多
关键词 rbf神经网络 pid控制 静力加载 电液比例溢流阀
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基于混合粒子群的RBF神经网络PID控制策略在某随动系统测试平台中的应用 被引量:5
6
作者 郑国杰 侯远龙 +1 位作者 高强 王云龙 《机床与液压》 北大核心 2015年第17期7-10,28,共5页
针对某武器随动系统的研制需求,设计了一种基于电动负载模拟器技术的随动系统测试平台。为了解决该平台的模型不确定性、非线性和PID参数难以匹配的问题,提出了一种基于混合粒子群算法的RBF神经网络PID控制策略。实际应用表明该控制策... 针对某武器随动系统的研制需求,设计了一种基于电动负载模拟器技术的随动系统测试平台。为了解决该平台的模型不确定性、非线性和PID参数难以匹配的问题,提出了一种基于混合粒子群算法的RBF神经网络PID控制策略。实际应用表明该控制策略易于实现PID参数的自整定,控制效果良好,具有快速响应性和较好的鲁棒性、自适应性。 展开更多
关键词 混合粒子群 rbf神经网络 pid 随动系统 测试平台
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基于RBF神经网络PID控制的无线网络时延控制研究 被引量:1
7
作者 孙小茜 黄友锐 曲立国 《工矿自动化》 北大核心 2013年第12期76-81,共6页
针对不确定时延影响无线网络控制系统的控制性能、常规PID控制策略无法满足网络控制要求的问题,提出了一种基于RBF神经网络PID控制的无线网络时延控制方案。采用Matlab/Simulink的TrueTime工具箱建立了无线网络时延控制系统仿真模型,介... 针对不确定时延影响无线网络控制系统的控制性能、常规PID控制策略无法满足网络控制要求的问题,提出了一种基于RBF神经网络PID控制的无线网络时延控制方案。采用Matlab/Simulink的TrueTime工具箱建立了无线网络时延控制系统仿真模型,介绍了模型中网络模块、执行器模块、控制器模块的设计及RBF神经网络整定PID控制器参数的实现原理。仿真结果表明,与常规PID控制策略相比,RBF神经网络PID控制策略能够在一定程度上降低不确定时延对无线网络控制系统的影响,从而提高无线网络控制系统的稳定性。 展开更多
关键词 无线网络控制 时延控制 rbf神经网络 pid控制 TRUETIME工具箱
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联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制
8
作者 周阿连 于子茵 刘刚 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期69-74,共6页
为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛... 为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛精度。设计改进的RBF神经网络,采用改进核FCM聚类算法(improved KFCM,IKFCM)初始化RBF神经网络中心,利用改进的PIO(improved PIO,IPIO)优化RBF神经网络参数配置。最后,利用IPIO和IKFCM优化后的RBF神经网络对PID参数进行自适应调整。与其它车速控制方法相比,所提方法车速控制精度提高了约1.2%,能够精准实现对机器人车速的控制。 展开更多
关键词 机器人 鸽群优化算法 rbf神经网络 pid控制 精度
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车辆主动悬架RBF神经网络的模型预测控制仿真研究
9
作者 顾苏怡 蒋昌华 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期410-414,共5页
为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,... 为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性,通过对大量数据的学习和训练,能够快速建立主动悬架MPC参数,最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真,评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示:在路面信号激励下采用MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大;采用RBF神经网络的MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统,能够增强车辆主动悬架抗干扰能力,从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。 展开更多
关键词 车辆 主动悬架 rbf神经网络 模型预测控制 仿真
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量:1
10
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊pid控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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基于改进RBF神经网络的永磁同步电机弱磁控制 被引量:1
11
作者 于丰铭 刘军 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
针对永磁同步电机在传统单电流调节器弱磁控制下,电机控制模式切换时导致的系统稳定性差,以及传统RBF-PID控制器输出权值的非精细化更新导致的参数过拟合,收敛速度慢等问题,提出一种过渡区域切换算法,引入混合权重因子,采用余弦插值与Si... 针对永磁同步电机在传统单电流调节器弱磁控制下,电机控制模式切换时导致的系统稳定性差,以及传统RBF-PID控制器输出权值的非精细化更新导致的参数过拟合,收敛速度慢等问题,提出一种过渡区域切换算法,引入混合权重因子,采用余弦插值与Sigmoid函数做过渡区域的平滑处理,并在弱磁区引入模糊PI控制器,将自适应梯度下降法与L2正则化策略结合,改进神经网络的输出权值。仿真结果表明,设计的过渡区域切换算法,不依赖电机参数,可移植性强,优化了恒转矩区切换至弱磁区的条件,在改进RBF-PID控制器下,转速超调量仅为0.07%,负载调节时间较之传统策略减少了94%。 展开更多
关键词 永磁同步电机 弱磁控制 过渡区域切换算法 rbf神经网络 模糊控制
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支气管镜机器人的IWOA-BP神经网络-PID控制
12
作者 陈浩 王亚刚 +3 位作者 白冲 胡珍丽 吴启标 田鑫驰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1207-1216,共10页
在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algo... 在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)优化的BP-PID控制方法。首先,IWOA在传统鲸鱼优化算法的基础上,引入非线性收敛因子动态平衡全局搜索能力和局部搜索精度,通过帐篷(tent)混沌映射优化种群分布,利用莱维(Lévy)飞行策略增强全局寻优,并结合贪婪选择机制维持种群多样性,为BP神经网络提供最优初始连接权重。然后,BP神经网络在输入层融合参考输入、系统输出和跟踪误差,通过反向传播动态调整PID控制参数。仿真结果表明,与PID控制、BP神经网络-PID控制及其改进方法相比,所提方法能够大幅度降低系统的超调量,缩短调节时间,使稳态误差趋近于零。该方法具有较高的控制精度和抗干扰性,可显著减少操作中机械振动和组织摩擦,提高支气管镜手术的安全性。 展开更多
关键词 支气管镜机器人 BP神经网络 主从控制 pid控制 位置跟踪
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基于自适应神经网络补偿的四旋翼PID控制策略
13
作者 杜飞平 熊振宇 +1 位作者 廖飞 李婷 《兵工自动化》 北大核心 2025年第6期62-68,共7页
针对四旋翼飞行器在控制过程中的不确定性和外部扰动,提出一种自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)的控制策略。在外环位置控制器设计的前馈补偿比例微分(proportion derivative,PD)控制中融入了积分项,... 针对四旋翼飞行器在控制过程中的不确定性和外部扰动,提出一种自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)的控制策略。在外环位置控制器设计的前馈补偿比例微分(proportion derivative,PD)控制中融入了积分项,通过数学推导与仿真分析以消除系统稳态误差,同时提升跟踪精度。在内环姿态控制器设计中,采用自适应RBF神经网络对PID进行补偿性设计,经反复的算法优化与模型验证,构建出高效的控制器模型。基于所设计的四旋翼飞行器模型,结合所提控制策略进行仿真测试。实验结果表明:该方法能对系统所遭受的外部干扰进行高效自适应补偿,有效提升了系统的稳定性,表现出良好的控制能力。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 内外环控制 自适应pid rbf神经网络
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基于RBF神经网络的上肢柔性外骨骼机器人自适应复合控制
14
作者 门曦凯 郭朝 《控制工程》 北大核心 2025年第4期586-594,共9页
为了提高上肢外骨骼机器人关节的柔性,结合模块化串联弹性驱动器和鲍登线,提出了一种上肢柔性外骨骼机器人。针对鲍登线产生的非线性摩擦、外界未知扰动和模型不确定性,提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的... 为了提高上肢外骨骼机器人关节的柔性,结合模块化串联弹性驱动器和鲍登线,提出了一种上肢柔性外骨骼机器人。针对鲍登线产生的非线性摩擦、外界未知扰动和模型不确定性,提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的自适应复合控制器。该控制器采用扰动观测器和RBF神经网络自适应控制器对扰动进行估计和补偿,并通过滑模控制器实现上肢柔性外骨骼机器人的跟踪控制。此外,通过李雅普诺夫理论证明了该控制器的稳定性。仿真结果表明,与传统的比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制器和滑模控制器相比,所提控制器具有更好的扰动补偿能力、更高的跟踪控制精度和鲁棒性,实现了对上肢柔性外骨骼机器人的精准跟踪控制。 展开更多
关键词 上肢柔性外骨骼机器人 rbf神经网络 滑模控制 扰动观测器
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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:3
15
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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基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制 被引量:1
16
作者 宋贝多 程志江 +1 位作者 刘尊祝 杨涵棣 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期85-90,共6页
为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控... 为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控制器设计;其次,利用RBF神经网络的在线学习能力动态优化ADRC控制器中的可调参数,以实现对系统输出电压的精确控制;最后,搭建基于RBF-ADRC的无线电能传输装置,比较RBF-ADRC和ADRC控制器的控制效果。实验结果表明,与传统ADRC控制器相比,RBF-ADRC控制器不仅解决了参数调整困难的问题,还显著提升了系统的响应速度和控制性能,验证了RBF-ADRC控制器的有效性,实现了无超调的稳定输出,并且过渡时间更短。 展开更多
关键词 无线电能传输系统 自抗扰控制 rbf神经网络 双边LCC型拓扑结构 恒压输出 径向基函数
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基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法 被引量:5
17
作者 张园 郑鸿基 +3 位作者 刘海涛 韦丽娇 沈德战 赵振华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期64-73,共10页
四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立... 四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 rbf神经网络 轨迹跟踪控制 预设性能约束 模型不确定性
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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:2
18
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
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基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究 被引量:5
19
作者 毛清华 陈彦璋 +3 位作者 马骋 王川伟 张飞 柴建权 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期135-143,共9页
目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出... 目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。 展开更多
关键词 掘进机俯仰控制 俯仰角 模糊神经网络pid 液压系统 液压缸位移控制 支撑机构
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基于RBF神经网络滑模控制的卷纸纠偏系统 被引量:1
20
作者 张继红 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期107-113,共7页
设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和... 设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和速度跟踪误差均较小。 展开更多
关键词 卷纸 纠偏控制 rbf神经网络 滑模控制 MATLAB/SIMULINK 动态性能
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