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改进的单神经元自适应控制系统在MCGS中的应用 被引量:2

Application of Improved Single Neuron Adaptive Control System Based on MCGS
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摘要 对于现代工业控制中的一些具有时变的、大时滞、非线性的复杂系统,常规的PID算法难以整定PID参数,因而难以达到预期的控制效果.本文在MCGS组态软件的实验平台上实现常规PID算法和单神经元自适应PID算法分别在线性和非线性的系统的控制.实验结果表明,在线性系统和非线性系统中单神经元自适应PID控制算法都具有更好的稳定性和动态性能. To some time-varying, large time delay, nonlinear complex systems in Modern industrial control system, it is difficult for the conventional PID algorithm to set the PID parameters. So that it is more difficult to achieve the desired results. The article realizes the conventional PID algorithm and single neuron adaptive PID algorithm in the linear and nonlinear system control respectively based on the experiment platform of the MCGS. The experimental results show that the single neuron adaptive PID control algorithm in linear system and nonlinear system has better stability and dynamic performance.
出处 《计算机系统应用》 2014年第6期191-195,共5页 Computer Systems & Applications
基金 江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金(201010)
关键词 PID控制器 单神经元网络 自适应控制 the PID controller single neuron network adaptive control
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献12

  • 1张良杰,International Symposium on Aritificial Neural Networks,1994年
  • 2张良杰,清华大学学报,1994年
  • 3张良杰,制冷学报,1994年,54页
  • 4Chen Hungpin,IJCNN’93,1993年
  • 5Lin C T,IEEE Fuzzy’92,1992年
  • 6Wang Lixin,IEEE Fuzzy’92,1992年
  • 7Wang Lixing,IEEE Fuzzy’92,1992年
  • 8Hsu L S,IJCNN’92,1992年
  • 9Xu H Y,IJCNN’92,1992年
  • 10Jou Chicheng,IJCNN-Beijing’92,1992年

共引文献4

同被引文献18

引证文献2

二级引证文献24

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