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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]桂林电子科技大学机电与交通工程系,广西桂林541004
出 处:《计算机应用研究》2007年第11期167-168,177,共3页Application Research of Computers
基 金:国家自然科学基金资助项目(50465001);广西研究生教育创新计划资助项目
摘 要:将模糊神经网络与自适应控制相结合,设计出一种能对水轮机调节系统进行有效控制的基于模糊神经网络的自适应PID控制算法。对改进后的调节系统特性进行测试和仿真,并与常规的水轮机进行比较,验证了模糊神经网络控制方案的可行性。仿真结果表明,该算法实现了调节系统的在线自适应调整,更精确反映调节系统的动态变化过程。与其他方法相比,该算法具有更快的响应速度和更好的控制效果。Combing the fuzzy neural network (FNN) and the adaptive control, this paper designed an adaptive PID algorithm based on the fuzzy neural network, which could effectively control the hydraulic turbine governing system. Simulated the improved mathematic model. The simulation results proved the validity and superiority of the fuzzy neural network PID algorithm. The simulation results show that the algorithm not only retain the functions of fuzzy control, but also provide the ability to approach to the non-linear system. Also implemented the dynamic process of the system could be reflected more precisely and the on-line adaptive control. The algorithm is superior to other methods in response and control effect.
关 键 词:水轮机 调节系统 模糊神经网络 自适应PID算法
分 类 号:TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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