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
作 者:甘家梁[1] 李志敏[1] 徐翠琴[1] 谈怀江[1] 李骥[1]
机构地区:[1]湖北工程学院计算机与信息科学学院,湖北孝感432000
出 处:《湖北工程学院学报》2013年第3期5-12,共8页Journal of Hubei Engineering University
基 金:湖北工程学院科研项目(Z2011010;Z2013010)
摘 要:针对传统的PID控制算法参数整定困难、控制效果不理想,一般BP神经网络算法收敛速度慢,容易使运行系统局部陷入极小及稳态时震荡等缺点,将神经网络算法与PID控制法相结合,引入动量因子自适应学习速率算法改进PID神经网络,并在Matlab中进行了实时仿真训练。仿真结果表明,此控制策略在被控对象未知或参数变化的情况下,具有很强的适应性和鲁棒性,相对于其他PID和神经网络调整参数方法,本算法有其实用性。The traditional PID control algorithm has difficulty in tuning satisfactory controlling effect. While a general BP neural network has parameters, leading to an un- a low convergence rate and is prone to fall into a local minimum and unsteady state. To solve the aforementioned problems, this pa- per combines the BP neural network algorithm and PID control by introducing an adaptive learning method for the momentum factor to improve the PID neural network. As well, a real-time training is simulated with MATLAB. Simulated results show that the proposed BP-PID controller has stronger anti-interference ability and more robustness in the ease of unknown controlled targets and changing parameters. Compared with other PID controllers or parameters adjustment methods with neural net- work, the proposed model has better practicality.
关 键 词:BP神经网络 PID控制器 交流异步电机 交流电机调速系统
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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