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]北京工业大学电子信息与控制工程学院智能系统研究所,北京100124 [2]河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作454000
出 处:《北京工业大学学报》2014年第9期1302-1307,共6页Journal of Beijing University of Technology
基 金:国家自然科学基金资助项目(61034008);北京市自然科学基金资助项目(4122006)
摘 要:针对常规比例积分微分(proportion-integral-derivative,PID)控制存在精度不高,在线自适应差的缺点,提出了一种在线PID-TS模糊神经网络复合控制方法.该方法利用TS模糊神经网络的自学习能力提高溶解氧的控制精度,并通过构造的性能协调因子在线调整两者权重.将提出的控制方法应用于国际基准仿真平台.结果表明:所提方法能有效控制污水中的溶解氧参数,与常规PID和BP(back-propagation)神经网络控制器相比,该方法具有更优的动态性能.Because the conventional proportion-integral-derivative (PID) algorithm has the shortcomings of low accuracy and poor adaptability, a composite method, which includes the TS fuzzy neural network (TS-FNN) and PID controller, is proposed. This control strategy can improve the accuracy of dissolved oxygen (DO) concentration by the self-learning ability of TS-FNN. Meanwhile, the parameters of the controller can be adjusted on-line by constructing performance coordination factor. Then, this method is tested based on the international benchmark simulation platform. Results show that the proposed method can achieve better dynamic performance, compared with the conventional back-propagation (BP) controller and PID controller.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.200