中南林业科技大学学报
中南林業科技大學學報
중남임업과기대학학보
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY OF FORESTRY & TECHNOLOGY
2011年
11期
197-202
,共6页
PID控制%迭代算法%参数优化%神经网络
PID控製%迭代算法%參數優化%神經網絡
PID공제%질대산법%삼수우화%신경망락
根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数.通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到满意效果的优势以及基于迭代学习算法,使PID控制更加精确.在车型机器人中进行了仿真实验并验证了该方法的有效性.
根據傳統PID控製技術中的參數優化難題以及就PID控製用于軌跡跟蹤時存在收斂速度慢的問題,提齣瞭採用BP網絡以及迭代算法相結閤,為PID控製提供最優參數.通過利用神經網絡具有自學習、自組織和併行處理等功能和對複雜繫統控製可以達到滿意效果的優勢以及基于迭代學習算法,使PID控製更加精確.在車型機器人中進行瞭倣真實驗併驗證瞭該方法的有效性.
근거전통PID공제기술중적삼수우화난제이급취PID공제용우궤적근종시존재수렴속도만적문제,제출료채용BP망락이급질대산법상결합,위PID공제제공최우삼수.통과이용신경망락구유자학습、자조직화병행처리등공능화대복잡계통공제가이체도만의효과적우세이급기우질대학습산법,사PID공제경가정학.재차형궤기인중진행료방진실험병험증료해방법적유효성.
