基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制研究

1

作者 陈翰文 徐巧玉 +1 位作者 徐恺 张正 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期371-381,共11页

针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Sim... 针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Simulink搭建了系统闭环控制模型,通过不断更新RBF网络模型并修正PID参数,实现了基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制目的;结合AMESim搭建的电液比例系统模型和Simulink下搭建的控制器进行了联合仿真;最后,基于凿岩台车机械臂实验平台,进行了电液比例系统位置控制实验。仿真结果表明:在受到外部干扰的情况下,RBF神经网络整定PID控制系统能够在0.3 s内控制活塞杆重新运行至目标位置,平均响应时间为1.5 s,位置精度误差不超过5 mm。实验结果表明:与常规PID控制方法相比,RBF神经网络整定PID控制活塞杆位置精度误差降低了75%,位置精度误差在工程实际要求的10 mm范围以内,因此,RBF神经网络整定PID算法可以有效提高电液比例系统的位置控制精度,满足凿岩机械臂实际工作中对电液比例系统位置精度的控制要求。 展开更多

关键词 凿岩机械臂 径向基函数神经网络整定pid 电液比例系统位置控制精度 联合仿真 MATLAB/SIMULINK AMESIM

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基于APID-RBF神经网络的光伏MPPT方法

2

作者 赵子睿 潘鹏程 吴婷 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期152-158,共7页

针对光照强度急速变化和局部阴影时光伏发电系统最大功率点追踪响应速度慢、多峰值等问题,提出一种基于RBF神经网络与自适应PID控制相结合的控制方法。首先,采用RBF神经网络对环境的实时变化直接跟踪光伏最大功率点。然后,利用自适应PI... 针对光照强度急速变化和局部阴影时光伏发电系统最大功率点追踪响应速度慢、多峰值等问题,提出一种基于RBF神经网络与自适应PID控制相结合的控制方法。首先,采用RBF神经网络对环境的实时变化直接跟踪光伏最大功率点。然后,利用自适应PID的辅助修正,抑制光伏电池输出功率的波动。神经网络能提升在复杂环境下的跟踪速度,自适应PID能增强对神经网络误差的消除能力,提升跟踪精度。仿真结果表明,APIDRBF双控策略具有稳态性能高和控制精度高等优点,能有效提高光伏发电效率和稳定性。 展开更多

关键词 局部阴影 径向基函数神经网络 自适应pid 最大功率点跟踪 光伏发电效率

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基于模糊径向基函数神经网络的PID算法球磨机控制系统研究 被引量：20

3

作者 程启明 程尹曼 +1 位作者 郑勇 汪明媚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第35期22-28,共7页

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采... 针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采用混合优化算法,即首先采用混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行离线粗调,再采用BP算法进行在线细调,从而快速全局收敛得到最佳的PID控制参数。Matlab仿真结果表明,该控制系统有效地解决了球磨机这种复杂对象的控制问题,该系统控制参数的优化算法收敛快、不易陷入局部极小点,系统控制跟踪快、超调小、解耦好、鲁棒性和适应性强,控制品质优于传统PID解耦控制方法。 展开更多

关键词 球磨机 模糊径向基函数神经网络 混合优化算法 早熟判据 pid控制

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基于改进RBF神经网络的PID整定 被引量：11

4

作者 李广军 张晶 曾安平 《长春大学学报》 2008年第6期57-60,共4页

针对非线性系统,采用了基于径向基函数(RBF)神经网络的PID整定。RBF神经网络参数的初始值直接影响收敛速度,本文通过聚类法优化初始值。仿真结果表明,基于聚类法优化的RBF神经网络收敛速度快,整定效果优于未使用该方法的整定结果。

关键词 径向基函数神经网络 pid整定 梯度下降法 聚类法

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基于RBF神经网络的PID整定 被引量：7

5

作者 李广军 张翠芳 申元霞 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第3期354-357,共4页

针对非线性系统,采用了基于径向基函数(RBF)神经网络的PID整定,用遗传算法优化RBF神经网络.仿真结果表明,基于遗传算法优化的RBF神经网络PID整定收敛速度快,整定效果优于基于梯度下降法优化的RBF神经网络PID整定.

关键词 径向基函数神经网络(RBFNN) pid整定 梯度下降法 遗传算法

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球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络的PID控制分析 被引量：4

6

作者 朱丽娟 《现代电子技术》 北大核心 2015年第24期56-58,61,共4页

结合球磨机制粉系统的特点,提出球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络PID控制算法,结合混合优化算法,在混沌粒子群优化的同时实现粗线调,并应用BP算法做好在线细调,进而得到PID控制的最佳参数。通过Matla对算法进行仿真,结果表明,系... 结合球磨机制粉系统的特点,提出球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络PID控制算法,结合混合优化算法,在混沌粒子群优化的同时实现粗线调,并应用BP算法做好在线细调,进而得到PID控制的最佳参数。通过Matla对算法进行仿真,结果表明,系统不仅有效解决了球磨机复杂对象的控制问题,同时也实现了算法的快速收敛,并有较快的跟踪速度以及较小的超调,解耦较好,适应性较强。 展开更多

关键词 模糊径向基函数 神经网络 球磨机 pid控制

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基于RBF神经网络自适应整定燃烧串级控制系统 被引量：3

7

作者 杨超 周怀春 卓旭升 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期57-59,80,共4页

针对传统的锅炉燃烧串级控制系统采用固定的PID控制参数难以取得满意的控制效果的缺点,引入径向基(RBF)神经网络自适应整定燃烧串级控制系统外回路的PID参数.内回路仍然沿用原来的PI控制方式及控制参数,由RBF网络辨识得到被控对象的Jaco... 针对传统的锅炉燃烧串级控制系统采用固定的PID控制参数难以取得满意的控制效果的缺点,引入径向基(RBF)神经网络自适应整定燃烧串级控制系统外回路的PID参数.内回路仍然沿用原来的PI控制方式及控制参数,由RBF网络辨识得到被控对象的Jacobian信息后,根据梯度下降法自适应调整系统外回路的PID控制参数.仿真研究结果表明:新控制算法能够消除控制系统的静态误差;即使被控对象的模型参数发生了很大变化,新控制算法仍然能快速响应蒸汽压力的阶跃扰动,迅速克服燃料量内扰,其控制效果明显优于常规PID串级控制. 展开更多

关键词 燃烧串级控制系统 径向基神经网络 比例积分微分(pid)控制参数 自适应整定

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基于RBF神经网络的PSS参数整定方法 被引量：1

8

作者 付宏伟 庞春凤 姚谦 《华北电力技术》 CAS 2016年第9期21-27,共7页

介绍了电力系统稳定器(PSS)的工作原理和参数整定原则。分析了基于径向基(RBF)神经网络的特点,提出了基于RBF神经网络整定PSS参数的方法。详细阐述了神经网络的创建、训练和输出PSS参数结果的过程。最后的现场整定试验和仿真结果都表明... 介绍了电力系统稳定器(PSS)的工作原理和参数整定原则。分析了基于径向基(RBF)神经网络的特点,提出了基于RBF神经网络整定PSS参数的方法。详细阐述了神经网络的创建、训练和输出PSS参数结果的过程。最后的现场整定试验和仿真结果都表明RBF神经网络确定的PSS参数是可靠的。 展开更多

关键词 径向基神经网络 电力系统稳定器 PSS参数 整定

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基于径向基神经网络PID控制的交流伺服系统

9

作者 马世榜 刘品潇 +1 位作者 郭绪阳 祁小辉 《咸阳师范学院学报》 2008年第2期31-34,共4页

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... 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,用正交最小二乘算法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,这种系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点。 展开更多

关键词 pid控制 径向基函数神经网络 交流伺服系统

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基于RBF神经网络在线辨识的永磁无刷直流电机单神经元PID模型参考自适应控制 被引量：39

10

作者 夏长亮 李志强 +1 位作者 王明超 刘均华 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期65-69,共5页

永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的。针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中。该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统... 永磁无刷直流电机控制系统是多变量和非线性的。针对传统PID控制方法的不足,提出一种基于径向基函数神经网络在线辨识的单神经元PID模型参考自适应控制方法,并用于永磁无刷直流电机的控制中。该方法构造了一个径向基函数神经网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,并在数字信号处理器中实现控制参数的在线调节。系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,结构简单,能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 永磁无刷直流电机 单神经元 径向基函数神经网络 pid控制

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基于RBF神经网络参数自整定的AUV深度控制 被引量：4

11

作者 杜度 《水下无人系统学报》 北大核心 2019年第3期284-289,共6页

为了保证自主水下航行器(AUV)能够精确潜入固定深度海域,AUV垂平面控制技术非常重要。在基于比例-积分-微分(PID)控制设计控制器的过程中,为保证控制器能够较好地控制AUV跟踪指定轨迹,需要对PID参数进行调整,但参数设定需要反复尝试,不... 为了保证自主水下航行器(AUV)能够精确潜入固定深度海域,AUV垂平面控制技术非常重要。在基于比例-积分-微分(PID)控制设计控制器的过程中,为保证控制器能够较好地控制AUV跟踪指定轨迹,需要对PID参数进行调整,但参数设定需要反复尝试,不仅耗费大量时间,而且不能保障其最优效果。为解决这一问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的参数自整定PID控制方法。首先建立AUV垂平面运动模型,然后设计RBF神经网络结构,基于梯度下降方法给出了RBF参数以及PID参数的迭代公式,并设计离散式PID控制器,最后通过数值仿真验证了所提方法的有效性。仿真结果说明,AUV可以在较短时间内达到指定深度,且PID各参数均能完成自整定。 展开更多

关键词 自主水下航行器 深度控制 径向基函数神经网络 比例-积分-微分控制 自整定

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基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制 被引量：4

12

作者 李绍铭 刘寅虎 《自动化与仪表》 2006年第5期40-43,57,共5页

针对工业控制领域复杂非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络PID控制方法相... 针对工业控制领域复杂非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 径向基函数 改进型RBF神经网络 pid控制 最近邻聚类算法 在线自整定

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基于RBF神经网络的检定炉温度控制系统 被引量：9

13

作者 冯冬青 李现旗 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2014年第1期61-63,共3页

为了提高热电偶检定炉温度的控制性能,研究了检定炉模型的在线辨识方法和控制器参数的自整定方法,设计了检定炉温度智能控制系统.由于检定炉是具有非线性和时变性的复杂对象,首先利用RBF神经网络对其输入、输出关系进行在线辨识,然后依... 为了提高热电偶检定炉温度的控制性能,研究了检定炉模型的在线辨识方法和控制器参数的自整定方法,设计了检定炉温度智能控制系统.由于检定炉是具有非线性和时变性的复杂对象,首先利用RBF神经网络对其输入、输出关系进行在线辨识,然后依据偏差最小准则,采用梯度下降法对控制器的PID参数进行整定,从而实现检定炉温度的智能控制.试验结果表明基于RBF神经网络的控制器在200～1 200℃之间对检定炉温度控制的性能指标优越于传统PID控制器,达到了国家标准中对控温误差和温度波动度的要求. 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 在线自整定 检定炉 温度控制

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记忆径向基神经网络在冷轧液压自动位置系统的优化控制 被引量：1

14

作者 魏立新 郑翠红 +1 位作者 李莹 王洪瑞 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期47-52,共6页

针对冷轧液压自动位置控制系统多变量、强耦合、高阶次和时变性等特点，提出一种引入记忆因子的径向基函数神经网络在线自适应调节PID参数的系统。为提高网络精度，利用改进的混洗蛙跳算法离线全优化记忆径向基神经网络，在获得网络结... 针对冷轧液压自动位置控制系统多变量、强耦合、高阶次和时变性等特点，提出一种引入记忆因子的径向基函数神经网络在线自适应调节PID参数的系统。为提高网络精度，利用改进的混洗蛙跳算法离线全优化记忆径向基神经网络，在获得网络结构的同时得到初始参数，避免网络模型训练的繁琐，并利用测试函数证明优化后的网络具有良好的逼近能力。然后利用优化后记忆径向基神经网络的自校正功能在线细调PID参数，仿真结果表明，该控制系统跟踪快、超调小、适应性强，控制品质优于传统PID和普通径向基神经网络PID控制方法。 展开更多

关键词 计量学 径向基函数神经网络 混洗蛙跳算法 记忆因子 参数寻优 pid控制 自动位置控制

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基于RBF神经网络的自抗扰控制器在光电稳定平台上的应用 被引量：1

15

作者 韩顺杰 胡雪妍 刘阳阳 《长春工业大学学报》 CAS 2022年第4期413-418,共6页

针对光电稳定平台受到多源干扰而影响平台视轴稳定精度的问题,提出一种基于RBF神经网络的自抗扰控制策略,简化了自抗扰控制器复杂的参数整定问题,并对这种结合RBF神经网络的自抗扰控制器通过Matlab进行仿真分析。结果表明,RBF-ADRC相比... 针对光电稳定平台受到多源干扰而影响平台视轴稳定精度的问题,提出一种基于RBF神经网络的自抗扰控制策略,简化了自抗扰控制器复杂的参数整定问题,并对这种结合RBF神经网络的自抗扰控制器通过Matlab进行仿真分析。结果表明,RBF-ADRC相比常规ADRC具有更优的抗干扰能力和位置跟踪性能,具有较快的响应速度,对提高光电稳定平台的视轴稳定精度具有重要意义。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 光电稳定平台 参数整定 自抗扰控制器

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基于RBF神经网络PID控制的交流伺服系统 被引量：1

16

作者 耿文波 郭绪阳 祁小辉 《微计算机信息》 北大核心 2008年第19期313-314,306,共3页

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... 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。 展开更多

关键词 pid控制 径向基函数神经网络(RBFNN) 交流伺服系统

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RBF神经网络整定参数的预测滤波PID控制

17

作者 侯小秋 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2022年第1期33-39,共7页

针对非线性系统采用常规PID控制效果不佳的问题,通过径向基函数(RBF)神经网络构建系统的辨识器,推导了辨识器输出关于RBF神经网络参数的梯度及二阶导数矩阵。采用直接极小化指标函数自适应算法,实现RBF神经网络的输出权和节点中心及节... 针对非线性系统采用常规PID控制效果不佳的问题,通过径向基函数(RBF)神经网络构建系统的辨识器,推导了辨识器输出关于RBF神经网络参数的梯度及二阶导数矩阵。采用直接极小化指标函数自适应算法,实现RBF神经网络的输出权和节点中心及节点基宽参数的在线学习算法。基于增量式预测滤波PID控制,应用最速下降法对增量式预测滤波PID控制参数进行在线优化,提出基于RBF神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制算法。仿真研究表明,因算法具有在线整定参数和预测控制性能,故具有良好的动、静态性能。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 非线性系统 预测滤波pid控制 pid控制参数整定 在线学习算法 直接极小化指标函数自适应算法

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基于RBF神经网络的TCSC自适应PID控制 被引量：1

18

作者 金燕云 陶文俊 +1 位作者 姚伟 李志新 《舰船电子工程》 2013年第5期167-171,共5页

针对可控串联补偿(Thyristor Controlled Series Capacitor,TCSC)的传统PID控制器存在鲁棒性差和自学习能力不强的问题,利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络可以无限逼近非线性系统的特性,提出了一种基于RBF神经网络设计... 针对可控串联补偿(Thyristor Controlled Series Capacitor,TCSC)的传统PID控制器存在鲁棒性差和自学习能力不强的问题,利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络可以无限逼近非线性系统的特性,提出了一种基于RBF神经网络设计的TCSC自适应PID控制器。该自适应PID控制器不仅具有传统PID控制器结构简单、易于工程实现等特点,而且通过RBF神经网络辨识的被控系统Jacobian信息来在线实时调整PID控制的参数,对被控系统参数和运行状态改变有较强的适应性,克服了常规PID控制器鲁棒性不强的缺点。两机五节点系统和四机两区域系统的仿真结果表明所设计的控制器控制效果明显优于传统PID控制器,具有较好的适应性和鲁棒性,对系统低频振荡的阻尼特性有很大地改善。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 可控串联补偿 自适应pid控制 电力系统稳定 功率振荡

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基于改进B样条神经网络-PID控制器的温室温度控制技术 被引量：9

19

作者 皇甫立群 《中国农机化学报》 北大核心 2020年第7期68-74,共7页

针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出神经网络PID控制算法,并利用知识局部存储且具有较快学习速度的B样条函数作为网络隐层神经元函数,同时,提出了β参数型-B样条曲线的重新参数化方法,通过学习算法对β参数搜索来... 针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出神经网络PID控制算法,并利用知识局部存储且具有较快学习速度的B样条函数作为网络隐层神经元函数,同时,提出了β参数型-B样条曲线的重新参数化方法,通过学习算法对β参数搜索来动态调节B样条基函数,从而建立B-BP神经网络,并利用其对PID控制器的比例、积分和微分参数进行优化调整,从而为B-BP-PID控制器的参数自适应调整提供更好的保证,使温度控制系统有效跟踪系统模型并达到较高的辨识精度。仿真试验获得B-BP-PID控制器的最佳β因子为3.2,其温度控制超调量为27%,调节时间为0.8 s,而BP-PID控制器的超调量为25%,调节时间为4.8 s,RBF-PID控制器的超调量为40%,调节时间为1.2 s,新算法有效提高了温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性。 展开更多

关键词 温室 温度控制 pid BP神经网络 参数整定 B样条函数

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基于自适应RBF神经网络PID控制微燃机排气温度 被引量：1

20

作者 冯利 张文涛 《节能》 2018年第2期93-96,共4页

为了获得更好的微燃机性能,需要对排气温度进行很好的控制,采用自适应RBF神经网络PID控制器进行控制。建立了微型燃气轮机排气温度控制的数学模型,给出了一般的RBF神经网络,并引入径向基函数神经网络对PID控制的参数进行调整。通过将其... 为了获得更好的微燃机性能,需要对排气温度进行很好的控制,采用自适应RBF神经网络PID控制器进行控制。建立了微型燃气轮机排气温度控制的数学模型,给出了一般的RBF神经网络,并引入径向基函数神经网络对PID控制的参数进行调整。通过将其应用于排气温度控制来证明所提出的控制策略的有效性。通过仿真模拟,排气控制系统的动态响应可以有效地提高,并且所提出的控制器的抗扰动性优于PID控制器。 展开更多

关键词 径向基函数(RBF) 神经网络 pid控制 自适应 排气温度控制 微型燃气轮机

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