基于微分器与RBF神经网络补偿的PID控制

摘要：

在实际工业控制环境下,控制系统存在不确定项及非线性问题,传统PID控制方法的环境适应性和抗干扰能力有限,控制精度和快速性等指标难以满足日益增长的控制需求.针对这一问题,提出一种基于跟踪微分器与自适应RBF神经网络补偿的PID控制算法.上述方法采用RBF神经网络逼近系统不确定非线性函数;并通过非线性跟踪微分器实现位置信号滤波与速度信号求解;最后,采用PID控制技术核心架构设计了自适应非线性控制器.为了验证算法的有效性,针对倒立摆系统典型被控对象进行了仿真研究.仿真结果表明,改进方法能有效实现倒立摆系统的快速跟踪,相对于传统控制方法,在精度、快速性及鲁棒性方面都具有一定优势.

关键词：跟踪控制、不确定性、跟踪微分器

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金41404002,41574069,61503404;国家重大科学仪器开发专项2011yq12004502

在线出版日期：2016-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：294-297,390