一种改进型DRNN神经网络自学习PID控制

摘要：

本文针对多变量耦合系统,采用DRNN神经网络对PID控制器参数进行自学习,提出了将学习因子在学习过程中进行动态调整,与传统DRNN神经网络自学习PID控制整定结果进行比较,使用matlab进行仿真,仿真结果表明,学习因子动态调整后的参数结果在超调量、调节时间、稳态性能上明显优于传统DRNN算法.

关键词：DRNN、收敛、学习速率、matlab、仿真

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-02-15（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：104-107