湖北工程学院学报
湖北工程學院學報
호북공정학원학보
JOURNAL OF XIAOGAN UNIVERSITY
2013年
3期
5-12
,共8页
甘家梁%李志敏%徐翠琴%谈怀江%李骥
甘傢樑%李誌敏%徐翠琴%談懷江%李驥
감가량%리지민%서취금%담부강%리기
BP神经网络%PID控制器%交流异步电机%交流电机调速系统
BP神經網絡%PID控製器%交流異步電機%交流電機調速繫統
BP신경망락%PID공제기%교류이보전궤%교류전궤조속계통
针对传统的PID控制算法参数整定困难、控制效果不理想,一般BP神经网络算法收敛速度慢,容易使运行系统局部陷入极小及稳态时震荡等缺点,将神经网络算法与PID控制法相结合,引入动量因子自适应学习速率算法改进PID神经网络,并在Matlab中进行了实时仿真训练.仿真结果表明,此控制策略在被控对象未知或参数变化的情况下,具有很强的适应性和鲁棒性,相对于其他PID和神经网络调整参数方法,本算法有其实用性.
針對傳統的PID控製算法參數整定睏難、控製效果不理想,一般BP神經網絡算法收斂速度慢,容易使運行繫統跼部陷入極小及穩態時震盪等缺點,將神經網絡算法與PID控製法相結閤,引入動量因子自適應學習速率算法改進PID神經網絡,併在Matlab中進行瞭實時倣真訓練.倣真結果錶明,此控製策略在被控對象未知或參數變化的情況下,具有很彊的適應性和魯棒性,相對于其他PID和神經網絡調整參數方法,本算法有其實用性.
침대전통적PID공제산법삼수정정곤난、공제효과불이상,일반BP신경망락산법수렴속도만,용역사운행계통국부함입겁소급은태시진탕등결점,장신경망락산법여PID공제법상결합,인입동량인자자괄응학습속솔산법개진PID신경망락,병재Matlab중진행료실시방진훈련.방진결과표명,차공제책략재피공대상미지혹삼수변화적정황하,구유흔강적괄응성화로봉성,상대우기타PID화신경망락조정삼수방법,본산법유기실용성.
