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基于自适应PID控制器的平面一级倒立摆的研究
被引量:
2
1
作者
葛动元
姚锡凡
《机械设计与制造》
北大核心
2009年第3期198-200,共3页
倒立摆是一个强耦合、严重不稳定的系统,其背景来源于火箭发射等课题。在该系统中,PID控制器常常被采用。由于该系统在建立数学模型时次要的因素被忽略了,实际上是一个非线性系统;为了提高系统的控制性能,根据计算智能逼近非线性系统的...
倒立摆是一个强耦合、严重不稳定的系统,其背景来源于火箭发射等课题。在该系统中,PID控制器常常被采用。由于该系统在建立数学模型时次要的因素被忽略了,实际上是一个非线性系统;为了提高系统的控制性能,根据计算智能逼近非线性系统的功能,设计一个RBF神经网络控制系统,实现对常规PID控制器的参数进行自适应整定。最后使用BC++编写系统的控制程序,通过实物控制验证基于RBF神经网络的PID控制器参数的自适应整定的系统具有较好的瞬态性和鲁棒性。
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关键词
PID控制器
RBF神经网络
自适应控制
鲁棒性与瞬态性
BC++
下载PDF
职称材料
题名
基于自适应PID控制器的平面一级倒立摆的研究
被引量:
2
1
作者
葛动元
姚锡凡
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
邵阳学院机械与能源工程系
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2009年第3期198-200,共3页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划),专项经费资助项目(2007)AA04Z111
文摘
倒立摆是一个强耦合、严重不稳定的系统,其背景来源于火箭发射等课题。在该系统中,PID控制器常常被采用。由于该系统在建立数学模型时次要的因素被忽略了,实际上是一个非线性系统;为了提高系统的控制性能,根据计算智能逼近非线性系统的功能,设计一个RBF神经网络控制系统,实现对常规PID控制器的参数进行自适应整定。最后使用BC++编写系统的控制程序,通过实物控制验证基于RBF神经网络的PID控制器参数的自适应整定的系统具有较好的瞬态性和鲁棒性。
关键词
PID控制器
RBF神经网络
自适应控制
鲁棒性与瞬态性
BC++
Keywords
Controller of PID
RBF neural network
Self-adaptive Control
Robust perfor- mance and instantaneous performance
BC++
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应PID控制器的平面一级倒立摆的研究
葛动元
姚锡凡
《机械设计与制造》
北大核心
2009
2
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