基于神经网络自适应稳定PID控制方法的研究

摘要：

经典的基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差，难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象.神经网络控制算法的稳定性又受到迭代初值的影响，且算法复杂.为此提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的、稳定的PID直接自适应控制方法.讨论了控制器参数迭代初值选取的基本原则，并给出了在保证系统稳定性前提下参数的迭代算法.仿真研究结果表明,该方法的鲁棒性和跟踪性能均优于经典PID方法.

关键词：神经网络、自适应控制、PID控制、RBF网络

所属期刊栏目：27

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：航空基础科学基金00E51022

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：153-156