期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制
被引量：
21
1
作者
李绍铭
刘寅虎
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期53-57,共5页
针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿...
针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.
展开更多
关键词
改进型RBF神经网络
非线性时变系
PID控制
最近邻聚类算法
解耦控制
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制
被引量：
21
1
作者
李绍铭
刘寅虎
机构
安徽工业大学电气信息学院安徽省电力电子与电力传动重点实验室
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第2期53-57,共5页
基金
安徽省教育厅自然科学基金项目(2006KJ032B)
文摘
针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.
关键词
改进型RBF神经网络
非线性时变系
PID控制
最近邻聚类算法
解耦控制
Keywords
ameliorative RBF neural networks
nonlinear and time-variation system
PID control
nearest neighbor-clustering algorithm
decoupling control
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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
基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制
李绍铭
刘寅虎
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
