工业仪表与自动化装置
工業儀錶與自動化裝置
공업의표여자동화장치
INDUSTRIAL INSTRUMENTATION & AUTOMATION
2009年
6期
12-15
,共4页
RBF神经网络%最近邻聚类算法%正向辨识%PID控制%在线整定
RBF神經網絡%最近鄰聚類算法%正嚮辨識%PID控製%在線整定
RBF신경망락%최근린취류산법%정향변식%PID공제%재선정정
提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF(NN1)正向辨识器,并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上,引入RBF(NN2)对PID控制器参数进行在线调整的算法.该算法可以实现PID控制参数的自动在线整定和优化.通过与BP网络调整控制器参数的方法的对比和仿真实验证明,该方法控制精度高,响应速度快,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.
提齣瞭在採用最近鄰聚類算法在線構造RBF(NN1)正嚮辨識器,併在線辨識被控對象的Jacobian陣的基礎上,引入RBF(NN2)對PID控製器參數進行在線調整的算法.該算法可以實現PID控製參數的自動在線整定和優化.通過與BP網絡調整控製器參數的方法的對比和倣真實驗證明,該方法控製精度高,響應速度快,併且具備較彊的自適應性和魯棒性.
제출료재채용최근린취류산법재선구조RBF(NN1)정향변식기,병재선변식피공대상적Jacobian진적기출상,인입RBF(NN2)대PID공제기삼수진행재선조정적산법.해산법가이실현PID공제삼수적자동재선정정화우화.통과여BP망락조정공제기삼수적방법적대비화방진실험증명,해방법공제정도고,향응속도쾌,병차구비교강적자괄응성화로봉성.
