基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制

摘要：

针对工业控制领域复杂非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法.采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,实现系统的智能控制.仿真结果表明,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.

关键词：径向基函数、改进型RBF神经网络、PID控制、最近邻聚类算法、在线自整定

所属期刊栏目：21

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省教育厅自然科学基金2006KJ032B

在线出版日期：2006-10-31（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：40-43,57