华东理工大学学报(自然科学版)
華東理工大學學報(自然科學版)
화동리공대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF EAST CHINA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2008年
4期
584-588
,共5页
RBF网络%扩展卡尔曼滤波%PID参数自整定
RBF網絡%擴展卡爾曼濾波%PID參數自整定
RBF망락%확전잡이만려파%PID삼수자정정
将扩展卡尔曼滤波用于RBF网络的权值更新,使该网络能满足动态建模的要求,不仅很好地逼近正常工况下的对象,也能及时有效地重构故障工况模型.基于Lyapunov稳定性推导得到的PID参数自整定算法,保证了基于RBF网络的PID控制算法使跟踪误差收敛.在CSTR系统中,仿真实例说明该方法用于对象元部件故障的检测是有效的.
將擴展卡爾曼濾波用于RBF網絡的權值更新,使該網絡能滿足動態建模的要求,不僅很好地逼近正常工況下的對象,也能及時有效地重構故障工況模型.基于Lyapunov穩定性推導得到的PID參數自整定算法,保證瞭基于RBF網絡的PID控製算法使跟蹤誤差收斂.在CSTR繫統中,倣真實例說明該方法用于對象元部件故障的檢測是有效的.
장확전잡이만려파용우RBF망락적권치경신,사해망락능만족동태건모적요구,불부흔호지핍근정상공황하적대상,야능급시유효지중구고장공황모형.기우Lyapunov은정성추도득도적PID삼수자정정산법,보증료기우RBF망락적PID공제산법사근종오차수렴.재CSTR계통중,방진실례설명해방법용우대상원부건고장적검측시유효적.
