10.3321/j.issn:1005-3026.1998.01.011
一种基于神经网络的直流传动控制系统
基于梯度学习算法,提出一种具有自适应功能的PID控制器.它采用一种改进型神经网络,在线学习相控整流直流传动系统的动力学特性,继而给控制器提供必要的灵敏度信息以实现自适应补偿控制.从而提高整个控制系统在参数变化及受到负载扰动时的鲁棒性.改进型神经网络由两个子神经网络综合构成:一个是应用递推最小二乘算法的线性神经网络;一个是应用动态BP算法的动态递归网络.对基于相控整流直流传动系统的自适应控制实现策略的仿真结果表明,上述自适应控制器性能好于传统的PID控制器.
直流电机调速系统、神经元控制、智能控制
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TP18;TP271.4(自动化基础理论)
辽宁省自然科学基金970514
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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