检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
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]河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471003
出 处:《自动化仪表》2011年第2期59-62,共4页Process Automation Instrumentation
摘 要:针对常规PID控制参数整定困难,且受时变、非线性等因素影响而不能达到预期控制效果的实际情况,提出了RBF网络动态辨识的BP神经网络PID参数自整定算法。此算法可实现PID控制参数的在线自整定和优化;同时,将算法应用于伺服控制系统中,以VC++6.0和Matlab为开发和仿真工具,对动态辨识神经网络智能PID参数自整定方法进行仿真研究。仿真结果表明,控制算法鲁棒性强、响应速度快,可用于控制参数时变的非线性系统。In accordance with the actual conditions of conventional PID control tuning, i.e. difficult to reach expected control effects because of the influence of time varying and non-linearity, the new algorithm based on RBF neural network dynamic identification for PID parameters auto-tuning is proposed. The algorithm implements online auto-tuning and optimization for PID control parameters ; in addition, it has been applied in servo system and simulated with the software tools of VC + + 6.0 and Matlab. The result of simulation indicates that the control algorithm fea- tures high robustness and rapid response speed, it can be used in nonlinear system with time varying parameters.
关 键 词:伺服系统 参数自整定 PID控制 BP神经网络 RBF辨识 MATLAB仿真
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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