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基于改进MPC与RBF-PID的智能车轨迹跟踪控制被引量：1: 1; 作者李臣旭江浩斌洪阳珂《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1290-1301,共12页; 为提升智能汽车轨迹跟踪控制的稳定性和精度,提出一种基于时域参数自适应MPC与RBF-PID的轨迹跟踪控制方法.首先搭建车辆横纵向动力学模型;其次分析控制时域与预测时域对跟踪精度的影响,设计时域参数自适应MPC横向控制器并进行仿真验证;... 展开更多; 关键词时域参数自适应 MPC rbf-pid 横纵向综合控制轨迹跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于APID-RBF神经网络的光伏MPPT方法: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF网络的微分先行PID控制器被引量：5: 3; 作者张静《兵工自动化》 2007年第9期60-61,共2页; 将微分先行PID控制算法和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出基于RBF神经网络的微分先行PID控制器。其微分先行PID控制器直接对被控对象进行闭环控制,实现参数在线自调整。RBF结构神经网络则根据系统的运行状态,利用神经网络的自学习自... 展开更多; 关键词 rbf神经网络微分先行 pid控制参数自整定; 在线阅读下载PDF 职称材料

RBFNN在翻车机转速PID控制中的应用: 4; 作者郑德忠王立《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期850-854,859,共6页; 根据当代物流的高速高效特点,对翻车机的转速进行基于径向积函数(RBF)神经网络辨识的自适应PID的控制,该方法是利用神经网络的自学习能力来弥补PID控制的在线运算能力,即利用RBF神经网络对PID控制中的3个重要参数实时调整,使得该种控制... 展开更多; 关键词翻车机转速神经网络智能优化径向积函数 pid控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统被引量：1: 5; 作者鲁广栋《传感器与微系统》 CSCD 2017年第9期94-96,100,共4页; 为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例—积分—微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法... 展开更多; 关键词改进Smith控制径向基函数神经网络比例—积分—微分控制换热器温度控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊RBF太阳电池最大功率点跟踪算法被引量：2: 6; 作者袁娇李涛 +3 位作者李文全贺乔卿李宸宇马昊翔《传感器与微系统》 CSCD 2020年第1期154-156,160,共4页; 为了有效地利用太阳能,提高光伏发电系统的效率,通过分析太阳电池输出特性和最大功率点跟踪原理,结合模糊控制算法、神经网络与比例-积分-微分(PID)算法的优势,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的太阳电池最大功率点跟踪算法。利用... 展开更多; 关键词光伏系统模糊径向基函数神经网络比例-积分-微分(pid)控制最大功率点跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进MPC与RBF-PID的智能车轨迹跟踪控制被引量：1: 1; 作者李臣旭江浩斌洪阳珂; 机构江苏大学汽车与交通工程学院江苏大学汽车工程研究院; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1290-1301,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(51675235) 江苏省高校自然科学研究资助项目(16KJA58000).; 文摘为提升智能汽车轨迹跟踪控制的稳定性和精度,提出一种基于时域参数自适应MPC与RBF-PID的轨迹跟踪控制方法.首先搭建车辆横纵向动力学模型;其次分析控制时域与预测时域对跟踪精度的影响,设计时域参数自适应MPC横向控制器并进行仿真验证;然后基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID控制参数,设计分层式纵向控制器,并设计折线速度曲线与PID算法进行对比;最后以车速为耦合点构建智能汽车横纵向综合控制系统,并在蛇形工况下对横纵向综合控制系统进行仿真实验.结果表明,所设计的横向控制器能保证低速时的跟踪精度和高速时的车辆稳定性,纵向控制器可有效提高速度跟踪精度,横纵向综合控制系统能实现车辆在变车速工况下对轨迹的精准跟踪,同时保证良好的行驶稳定性与舒适性.; 关键词时域参数自适应 MPC rbf-pid 横纵向综合控制轨迹跟踪; Keywords time domain parameter adaptation model predictive control(MPC) radial basis function(rbf)-proportion integration differentiation(pid) transverse and longitudinal integrated control trajectory tracking; 分类号 U463.6 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于APID-RBF神经网络的光伏MPPT方法: 2; 作者赵子睿潘鹏程吴婷; 机构三峡大学电气与新能源学院; 出处《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; 基金国家水运安全工程技术研究中心开放基金资助项目(B2022002) 宜昌市自然科学基金资助项目(A22-3-008)。; 文摘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。; 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; Keywords partial shading radial basis function(rbf)neural network adaptive proportion integration differentiation(pid) maximum power point tracking(MPPT) photovoltaic(PV)power generation efficiency; 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF网络的微分先行PID控制器被引量：5: 3; 作者张静; 机构苏州经贸职业技术学院机电系; 出处《兵工自动化》 2007年第9期60-61,共2页; 文摘将微分先行PID控制算法和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出基于RBF神经网络的微分先行PID控制器。其微分先行PID控制器直接对被控对象进行闭环控制,实现参数在线自调整。RBF结构神经网络则根据系统的运行状态,利用神经网络的自学习自适应能力调节PID控制器参数的在线自整定,达到误差性能指标最优化。Matlab仿真表明,该控制方案不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好。; 关键词 rbf神经网络微分先行 pid控制参数自整定; Keywords radial basis function （rbf） neuron network differential forward pid control Self-turning of parameters; 分类号 TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名RBFNN在翻车机转速PID控制中的应用: 4; 作者郑德忠王立; 机构燕山大学仪器仪表工程; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期850-854,859,共6页; 基金高校博士学科专项科研基金资助项目(20060216008); 文摘根据当代物流的高速高效特点,对翻车机的转速进行基于径向积函数(RBF)神经网络辨识的自适应PID的控制,该方法是利用神经网络的自学习能力来弥补PID控制的在线运算能力,即利用RBF神经网络对PID控制中的3个重要参数实时调整,使得该种控制方法集合了神经网络的实时自适应性和PID控制快速方便的特点,比传统的单纯PID控制更适合当代大型工业系统控制,其能够针对受控对象的某一时刻的特征迅速进行在线运算,并且提出利用递推极大似然估计法对RBFNN网络权值进行训练,可以迅速达到稳定状态,超调量很小,渐进性好,克服了实际系统控制中的稳定性与响应速度的矛盾。将其应用于翻车机角速度的优化控制中,并进行仿真,得出该控制方法的准确性与鲁棒性可以达到满意效果。; 关键词翻车机转速神经网络智能优化径向积函数 pid控制; Keywords car dumper rotary velocity neural network intelligent optimization （ radial basis function） rbf （ proportional integral differential ） pid; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统被引量：1: 5; 作者鲁广栋; 机构辽宁工程技术大学电气与控制工程学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2017年第9期94-96,100,共4页; 文摘为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例—积分—微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法在结构上进行了改进,以提高RBF神经网络辨识单神经元PID控制的抗干扰能力,减少Smith控制算法对模型的依赖程度。仿真分析表明:应用于换热器工质出口温度控制系统,改进算法控制性能显著优于其它控制方法,抗干扰能力得到了大幅提高。; 关键词改进Smith控制径向基函数神经网络比例—积分—微分控制换热器温度控制; Keywords improved Smith control radial basis function（rbf） neural network proportion-integration-differentiation（pid） control heat exchanger temperature control; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊RBF太阳电池最大功率点跟踪算法被引量：2: 6; 作者袁娇李涛李文全贺乔卿李宸宇马昊翔; 机构青海师范大学物理与电子信息工程学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2020年第1期154-156,160,共4页; 基金教育部“春晖计划”合作科研项目(Z2016107); 文摘为了有效地利用太阳能,提高光伏发电系统的效率,通过分析太阳电池输出特性和最大功率点跟踪原理,结合模糊控制算法、神经网络与比例-积分-微分(PID)算法的优势,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的太阳电池最大功率点跟踪算法。利用模糊RBF神经网络对PID控制器的控制参数进行自适应整定,从而精确调节光伏电池变换器的功率开关占空比,达到太阳电池最大功率点跟踪控制。仿真与实测结果表明:算法能有效提高系统的响应速度、自适应能力。; 关键词光伏系统模糊径向基函数神经网络比例-积分-微分(pid)控制最大功率点跟踪; Keywords photo voltaic(PV)system fuzzy radial basis function(rbf)neural network proportion integration differentiation(pid)control maximum power point tracking; 分类号 TM615 [电气工程—电力系统及自动化] TP305 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进MPC与RBF-PID的智能车轨迹跟踪控制	李臣旭江浩斌洪阳珂	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于APID-RBF神经网络的光伏MPPT方法	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	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于RBF网络的微分先行PID控制器	张静	《兵工自动化》	2007	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	RBFNN在翻车机转速PID控制中的应用	郑德忠王立	《控制工程》 CSCD 北大核心	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统	鲁广栋	《传感器与微系统》 CSCD	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
6	模糊RBF太阳电池最大功率点跟踪算法	袁娇李涛李文全贺乔卿李宸宇马昊翔	《传感器与微系统》 CSCD	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料