裴雪红
- 作品数：3 被引量：42H指数：3
- 供职机构：哈尔滨理工大学自动化学院更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金黑龙江省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进RBF神经网络的PID控制
- 经典PID控制依赖于对象的数学模型,且其控制参数难以精确整定,很难适应具有非线性、时变不确定性系统的控制,而神经网络具有很强的适应复杂环境和多目标控制要求的自学习能力,并能以任意精度逼近任意非线性连续函数。本文旨在探索一...
- 裴雪红
- 关键词：神经网络径向基函数PID整定磁悬浮自适应性
- 文献传递
- 基于RBF在线辨识的PID整定被引量：19
- 2009年
- 针对非线性系统,提出一种新型的径向基函数(RBF)辨识网络的控制算法,根据RBF网络在线辨识被控对象的离散模型,得到被控对象Jacobian信息,利用BP网络在线自适应整定PID参数。通过RBF网络对系统在线辨识,克服不确定性对系统性能的不利影响,从而解决传统PID控制鲁棒性差及受精确数学模型限制的问题。通过实际算例验证,并与常规PID控制作对比,仿真结果表明,该控制算法有较强的自适应性和鲁棒性,其抗干扰和适应参数变化的能力都优于常规PID控制。
- 张静裴雪红
- 关键词：径向基函数系统辨识PID整定自适应性
- 磁悬浮改进RBF神经网络控制的仿真研究被引量：11
- 2011年
- 利用RBF神经网络的自学习、自适应能力,在传统PID控制基础上,提出一种改进的RBF在线辨识的自适应PID控制方法.为避免系统启停过程中,短时大偏差引起的超调较大,文中利用RBF网络提供辨识信息实现对参数KP、KD调整,对参数KI不做整定,以满足磁悬浮系统的动态和静态性能要求.设计中采用S-函数建立磁悬浮系统的非线性模型,搭建PD参数整定和RBF网络辨识器,并与常规方法进行比较.仿真结果表明,该方法能够有效控制磁悬浮系统,具有更好的自适应性和抗干扰性.
- 张静裴雪红邢海峰
- 关键词：磁悬浮RBF网络自适应PID控制
