基于改进RBF模糊神经网络的PID参数自整定

作     者：牛坤 张志安 王鹏飞 朱新年 NIU Kun;ZHANG Zhi-an;WANG Peng-fei;ZHU Xin-nian

作者机构：南京理工大学机械工程学院江苏南京210000 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2020年第28卷第12期

页      码：172-177,182页

摘      要：针对常规PID控制器和模糊PID控制器存在控制精度差、不能自适应、模糊规则难以确定等问题,本文提出一种基于RBF模糊神经网络的PID自整定控制算法,RBF模糊神经网络参数先采用遗传算法粗调,达到预定精度后,继续使用BP算法提高精度。通过在MATLAB中进行神经网络训练和PID仿真实验,表明了改进RBF模糊神经网络PID控制器具有收敛速度快、能够自适应、控制精度高等优点,具有一定的可行性。

主 题 词：RBF模糊神经网络 遗传算法 BP算法 PID自整定 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2020.12.036

馆 藏 号：203935977...