一种RBF神经网络自适应PID控制器在超临界温度系统的应用研究

李云娟; 方彦军

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将传统PID控制器参数优化和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出了堪于RBF神经网络的PID控制器.将该控制器用于某超临界电厂温度系统中,由RBF网络对温度控制系统进行在线辨识,建立其在线参考模型行为PID控制器提供信息,控制器通过在线的自学习不断进行适应性控制,从而实现参数线自调整,优化误差性能指标.MATLAB仿真结果表明,控制器对超临界温度系统有较好的控制效果,不仪跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好.

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来源
《自动化技术与应用》 |2010年第11期|1-3,10|共4页
作者
李云娟; 方彦军;
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作者单位

昆明学院自动控制与机械工程系;

云南;

昆明;

650118;

武汉大学;

自动化系;

湖北;

武汉;

430072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP273.2;
关键词
径向基函数; PID控制; 在线辨识; 鲁棒性;

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