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基于模糊神经网络的精密角度定位PID控制
被引量：
51
1
作者
张金龙
徐慧
+2 位作者
刘京南
内田敬久
郭怡倩
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期549-554,共6页
针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时...
针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于控制对象的kp、ki、kd参数,实现精密角度定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统的PID控制,控制性能有较大的提高,能有效提高定位精度,缩短定位时间。
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关键词
角度定位
模糊控制
BP神经网络
PID控制
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职称材料
题名
基于模糊神经网络的精密角度定位PID控制
被引量：
51
1
作者
张金龙
徐慧
刘京南
内田敬久
郭怡倩
机构
南京师范
大学
电气与自动化
工
程学院
东南
大学
自动化学院
日本爱知工业大学智能机械工学科丰田
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期549-554,共6页
基金
国家863计划(2005AA303610)
江苏省自然科学基金(BK2009406)资助项目
文摘
针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于控制对象的kp、ki、kd参数,实现精密角度定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统的PID控制,控制性能有较大的提高,能有效提高定位精度,缩短定位时间。
关键词
角度定位
模糊控制
BP神经网络
PID控制
Keywords
angle alignment
fuzzy control
BP neural network
PID control
分类号
TP274.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊神经网络的精密角度定位PID控制
张金龙
徐慧
刘京南
内田敬久
郭怡倩
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
51
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