文件名称：基于最小资源分配网络的自适应PID控制 (2015年)
文件大小：1.02MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-18 19:01:38
工程技术 论文
针对常规径向基函数神经网络（radial basis function neural network，RBFNN）的逼近性能对网络结构和初始参数依赖性强的问题，采用最小资源分配网络进行改进，并与单神经元PID控制相结合，提出了一种基于最小资源分配网络的自适应PID控制方法。该方法利用最小资源分配网络动态构建RBFNN，实现RBFNN结构和参数的在线优化，并用该RBFNN辨识对象的离散模型，然后由单神经元PID控制器完成PID参数的自适应整定。仿真结果表明，该方法中PID参数能够很好地适应系统输入信号的变化