基于RBF神经网络的自适应PID控制算法研究  

作　　者：顾玮[1] 

机构地区：[1]徐州高等师范学校,江苏徐州221116

出　　处：《工业控制计算机》2016年第8期66-67,69,共3页Industrial Control Computer

摘　　要：针对传统PID的控制参数难以精确整定,与RBF神经网络很难满足实时控制的缺点。构建一种基于RBF神经网络的自适应PID控制策略。该策略利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数。仿真结果表明所设计的控制器是可行的和有效的,具有更强的适应性、鲁棒性,达到了满意的控制性能。为直流电机的有效控制提供了理论和实验基础。In order to control the parameters of traditional PID is difficult to accurately setting,and the RBF neural network is difficult to satisfy the real-time control of the shortcomings. Based on(RBF) adaptive PID neural network control strategy.The strategy of using the control parameters of the RBF neural network self adaptive learning ability,self adjustment system.

关 键 词：PID 自适应PID控制器 RBF神经网络 直流电机 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]