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时滞系统增益自适应内模PID控制 被引量:7
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作者 王建国 张井岗 赵志诚 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2004年第4期355-358,共4页
为解决典型工业过程中大时滞系统难于控制的问题,提出一种增益自适应内模PID(ProportionalIntegralDifferential)控制方法。对时滞系统纯滞后环节一阶Pade逼近后,由内模整定得到PID控制器的参数整定值,再应用Adaline人工神经网络动态获... 为解决典型工业过程中大时滞系统难于控制的问题,提出一种增益自适应内模PID(ProportionalIntegralDifferential)控制方法。对时滞系统纯滞后环节一阶Pade逼近后,由内模整定得到PID控制器的参数整定值,再应用Adaline人工神经网络动态获取被控对象的增益,从而自动调节控制器的比例系数。由仿真结果可见,当增益自适应控制方法投入跟踪后,超调从投入前的23%减为投入后的9%,该控制方法能克服增益变化对系统控制性能的影响,显著改善控制品质。 展开更多
关键词 PADE逼近 内模控制 PID控制 增益自适应
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时滞对象的自适应Smith预估控制方案 被引量:1
2
作者 韩如成 李霄峰 《煤矿自动化》 1999年第2期11-14,共4页
针对时滞被控对象提出了一种自适应Smith预估控制方案,利用变遗忘因子递推最小二乘法进行参数在线辨识以构成Smith预估器,采用模糊神经网络控制器完成对被控对象的控制。仿真结果证明了这种方法的有效性。
关键词 时滞系统 自适应 SMITH预估器 模糊神经网络
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模糊神经网络内模控制 被引量:1
3
作者 文新宇 张井岗 赵志诚 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期225-229,共5页
内模控制(IMC)是一种先进的控制算法,具有很强的抗干扰性及鲁棒性,在工业过程控制中应用广泛.内模控制的控制性能往往取决于被控对象的模型,因此,如何得到被控对象的精确模型成为关键问题.对于工业中常见的非线性过程,传统的设计方法很... 内模控制(IMC)是一种先进的控制算法,具有很强的抗干扰性及鲁棒性,在工业过程控制中应用广泛.内模控制的控制性能往往取决于被控对象的模型,因此,如何得到被控对象的精确模型成为关键问题.对于工业中常见的非线性过程,传统的设计方法很难得到满意的控制效果.模糊控制和神经网络的引入为非线性内模控制的研究提供了一种新方法.模糊逻辑适合表达机遇规则的知识,而神经网络具有较强的自学习及自适应能力.将模糊逻辑与神经网络相结合,应用于内模控制中,对基于该模糊神经网络(FNN)的内部模型和控制器的建立进行了分析.仿真结果证明该算法是有效的,具有很强的自适应性和鲁棒性,可以应用于非线性及时变系统中. 展开更多
关键词 模糊神经网络 内模控制 内模控制器
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