微计算机信息
微計算機信息
미계산궤신식
CONTROL & AUTOMATION
2008年
19期
313-314,306
,共3页
PID控制%径向基函数神经网络(RBFNN)%交流伺服系统
PID控製%徑嚮基函數神經網絡(RBFNN)%交流伺服繫統
PID공제%경향기함수신경망락(RBFNN)%교류사복계통
将神经网络和PID控制相结合,提出了一种神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制.利用一个两层神经网络在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想.径向基函数神经网络用来辨识交流伺服系统的Jacobian信息,其学习算法采用正交最小二乘算法,首先得到径向基函数神经网络的结构.然后用BP算法对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.实验结果表明,该交流伺服系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点.
將神經網絡和PID控製相結閤,提齣瞭一種神經網絡整定的PID控製策略,併將其應用于交流伺服繫統的控製.利用一箇兩層神經網絡在線自適應調整PID控製器的參數,從而使繫統的靜態和動態性能指標較為理想.徑嚮基函數神經網絡用來辨識交流伺服繫統的Jacobian信息,其學習算法採用正交最小二乘算法,首先得到徑嚮基函數神經網絡的結構.然後用BP算法對該網絡的權值進行訓練使它逼近給定的函數.實驗結果錶明,該交流伺服繫統具有響應速度快、穩態精度高和魯棒性彊等特點.
장신경망락화PID공제상결합,제출료일충신경망락정정적PID공제책략,병장기응용우교류사복계통적공제.이용일개량층신경망락재선자괄응조정PID공제기적삼수,종이사계통적정태화동태성능지표교위이상.경향기함수신경망락용래변식교류사복계통적Jacobian신식,기학습산법채용정교최소이승산법,수선득도경향기함수신경망락적결구.연후용BP산법대해망락적권치진행훈련사타핍근급정적함수.실험결과표명,해교류사복계통구유향응속도쾌、은태정도고화로봉성강등특점.
