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采用改进BP-PID控制的机器人避障仿真研究 被引量:1
1
作者 吴静松 耿振铎 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第4期437-441,共5页
针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积... 针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题,提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分(BP-PID)控制器,并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图,得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积分-微分(PID)控制器和3层BP神经网络结构,利用BP神经网络的学习能力调整PID控制器参数。引用粒子群算法进行改进,通过改进粒子群算法在线优化BP-PID控制器,确保移动机器人BP-PID控制器收敛于全局最优值,从而使移动机器人避障效果更好。在不同环境中,采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真,比较改进前和改进后的移动机器人避障效果。结果显示:在不同环境中,改进前和改进后的BP-PID控制器均能使移动机器人安全地躲避障碍物;但是采用改进的粒子群算法优化BP-PID控制器,可以使移动机器人运动路径更短,迭代次数更少,搜索时间更短。采用改进BP-PID控制器,能够提高移动机器人避障过程中寻路速度,缩短行驶路径,效果更好。 展开更多
关键词 移动机器人 BP神经网络 pid控制器 改进粒子群算法 避障 仿真
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A novel PID controller tuning method based on optimization technique 被引量:5
2
作者 梁昔明 李山春 HASSAN A B 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2010年第5期1036-1042,共7页
An approach for parameter estimation of proportional-integral-derivative(PID) control system using a new nonlinear programming(NLP) algorithm was proposed.SQP/IIPM algorithm is a sequential quadratic programming(SQP) ... An approach for parameter estimation of proportional-integral-derivative(PID) control system using a new nonlinear programming(NLP) algorithm was proposed.SQP/IIPM algorithm is a sequential quadratic programming(SQP) based algorithm that derives its search directions by solving quadratic programming(QP) subproblems via an infeasible interior point method(IIPM) and evaluates step length adaptively via a simple line search and/or a quadratic search algorithm depending on the termination of the IIPM solver.The task of tuning PI/PID parameters for the first-and second-order systems was modeled as constrained NLP problem. SQP/IIPM algorithm was applied to determining the optimum parameters for the PI/PID control systems.To assess the performance of the proposed method,a Matlab simulation of PID controller tuning was conducted to compare the proposed SQP/IIPM algorithm with the gain and phase margin(GPM) method and Ziegler-Nichols(ZN) method.The results reveal that,for both step and impulse response tests,the PI/PID controller using SQP/IIPM optimization algorithm consistently reduce rise time,settling-time and remarkably lower overshoot compared to GPM and ZN methods,and the proposed method improves the robustness and effectiveness of numerical optimization of PID control systems. 展开更多
关键词 pid controller optimization infeasible interior point method sequential quadratic programming simulation
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基于改进BP-PID的带式输送机速度控制方法
3
作者 桂改花 苑占江 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第5期104-111,共8页
针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比(LSNR)条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(ImGSAA)优化的BP-PID带式输送机速度控制方法(ImGSAA-BP-PID)。首先将交叉、... 针对传统BP-PID控制算法采用梯度下降法求解,存在收敛速度慢、易陷入局部极值且在低信噪比(LSNR)条件下性能下降等问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法(ImGSAA)优化的BP-PID带式输送机速度控制方法(ImGSAA-BP-PID)。首先将交叉、变异概率取值与迭代时间关联,并引入反余弦函数增加遗传模拟退火算法(GSAA)动态调整和非线性变化适应能力。然后通过对传统Metropolis准则进行加权处理,提出加权Metropolis准则,对新种群个体进行修正,提升GSAA的噪声稳健性。最后利用ImGSAA对BP-PID初始参数进行优化,自动确定BP-PID的最优参数组合,从而提升参数整定的实时性和控制精度及对LSNR环境的适应能力。试验结果表明:(1) ImGSAA仅需11次迭代即可收敛,表明利用改进的交叉、变异策略和加权Metropolis准则对GSAA进行优化,能够有效提升算法的收敛速度和实时性。(2) ImGSAA-BP-PID的控制误差为-0.468 5~0.572 3 m/s,与遗传算法(GA)-BP-PID、粒子群算法(PSO)-BP-PID、GSAA-BP-PID的控制方法相比,分别提升了224.88%,104.07%,38.33%。(3) ImGSAA性能受LSNR影响最小,迭代15次即收敛于全局最优解,具有较强的噪声稳健性。(4)在LSNR条件下,ImGSAA-BP-PID的控制误差均值下降了3.54%,控制性能明显优于GA-BP-PID,PSO-BP-PID,GSAA-BP-PID,更满足实际工程应用需求。 展开更多
关键词 带式输送机 速度控制 遗传模拟退火算法 神经网络-pid 低信噪比 参数优化
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基于线性二次型的单神经元PID最优控制器设计及仿真 被引量:8
4
作者 任雯 闻霞 王维庆 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第5期123-124,154,共3页
讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用。将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优。给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性。最后... 讨论了线性二次型最优控制理论在神经网络PID控制系统中的应用。将二次型性能指标引入单神经元PID控制器中,设计出单神经元自适应PID最优控制器,从而实现了PID参数在线自适应寻优。给出了完整的设计过程和学习算法,分析了其稳定性。最后,运用MATLAB仿真实现证明了该方法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络pid 最优控制 二次型性能指标 仿真
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基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计 被引量:27
5
作者 王彦 邓勇 王超 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期761-764,共4页
针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度... 针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度函数。实验仿真表明:经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能,响应速度更快,超调量更小,控制精度更高。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 pid控制器 模糊神经网络 控制器参数优化 ITAT指标
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基于蚁群算法的PID参数优化 被引量:9
6
作者 汤伟 冯晓会 +2 位作者 孙振宇 袁志敏 宋梦 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2017年第2期147-153,共7页
针对常规整定方法下的PID控制器参数整定一般离不开人工经验调整,且难以得到最佳参数的缺点,提出一种基于蚁群算法的PID参数整定方法,利用Ziegler-Nichol法确定参数的搜索范围,在二次型性能指标下对PID控制器的参数进行优化,通过与Ziegl... 针对常规整定方法下的PID控制器参数整定一般离不开人工经验调整,且难以得到最佳参数的缺点,提出一种基于蚁群算法的PID参数整定方法,利用Ziegler-Nichol法确定参数的搜索范围,在二次型性能指标下对PID控制器的参数进行优化,通过与Ziegler-Nichol法、单纯形法的控制效果进行对比,可以得出该整定方法得到的控制系统具有更强的抗干扰能力和鲁棒性.文中还研究了二次型性能指标可调参数对优化结果的影响,MATLAB仿真结果表明,在二次型性能指标下控制效果更好. 展开更多
关键词 蚁群算法 二次型性能指标 pid控制器 参数优化
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一种参数快速收敛的多变量系统神经网络PID控制 被引量:2
7
作者 靳其兵 顾树生 牛玉娇 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1998年第A07期448-452,458,共6页
对多变量系统设计了神经网络PID控制,解决了多变量系统P、I、D参数难以整定的问题。基于对象模型,提出了一种新型神经网络控制器的训练方法,该方法用多步二次型性能指标函数去训练控制器的权值,从而提高了控制器参数的收敛速... 对多变量系统设计了神经网络PID控制,解决了多变量系统P、I、D参数难以整定的问题。基于对象模型,提出了一种新型神经网络控制器的训练方法,该方法用多步二次型性能指标函数去训练控制器的权值,从而提高了控制器参数的收敛速度和系统的响应性能,降低了各通道之间的耦合。 展开更多
关键词 多变量系统 神经网络 pid控制 鲁棒性
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静变电源的优化模糊神经网络PID控制研究 被引量:1
8
作者 牛江川 樊波 +1 位作者 程培源 何永全 《机械设计与制造》 北大核心 2012年第11期46-48,共3页
为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经... 为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经元通过自学习调整控制因子,提高了系统控制的精度。将该方法和PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对系统控制量进行调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对于优化模糊神经网路PID和模糊PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真。仿真分析结果表明,经过BP神经网络和单神经元网络学习后,控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。 展开更多
关键词 静变电源 优化模糊神经网络 单神经元 pid控制 仿真
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基于改进型模糊神经网络PID阀位控制研究 被引量:11
9
作者 朱敏 赵聪聪 臧昭宇 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第1期125-131,共7页
针对调节阀控制系统在实际生产中存在的大滞后、非线性等问题,提出一种改进粒子群算法优化的模糊神经网络比例积分微分(PID)控制模型用于阀位控制,该模型利用模糊神经网络的自学习能力,实现对PID控制参数的实时在线整定,并且通过将改进... 针对调节阀控制系统在实际生产中存在的大滞后、非线性等问题,提出一种改进粒子群算法优化的模糊神经网络比例积分微分(PID)控制模型用于阀位控制,该模型利用模糊神经网络的自学习能力,实现对PID控制参数的实时在线整定,并且通过将改进粒子群算法与BP算法相结合的方式,实现对模糊神经网络参数的粗调和细调,克服了模糊神经网络收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点;最后,利用MATLAB和AMESim软件进行联合仿真,仿真结果表明,该模型相比于其他两种算法在调节时间、超调量等性能方面都有很大的提升,并且表现出更强的鲁棒性和抗扰动能力,能够使阀位控制更加稳定可靠。 展开更多
关键词 调节阀 改进粒子群 模糊神经网络 比例积分微分 BP算法 AMESIM 联合仿真
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基于粒子群优化算法对离散PID控制器参数的优化研究 被引量:2
10
作者 郭利进 窦中广 《软件工程与应用》 2020年第5期373-380,共8页
针对已有的控制对象,如何设计控制性能良好的离散PID控制器,即如何找到一组最合适的离散PID控制器参数在工业实际控制中具有很高的实用价值。论文采用粒子群优化算法,在二次型性能指标下对离散PID控制器的控制参数进行优化并给出了优化... 针对已有的控制对象,如何设计控制性能良好的离散PID控制器,即如何找到一组最合适的离散PID控制器参数在工业实际控制中具有很高的实用价值。论文采用粒子群优化算法,在二次型性能指标下对离散PID控制器的控制参数进行优化并给出了优化结果。通过仿真研究与分析,采用粒子群优化算法可得到PID控制器的最优参数,且在二次型性能指标下控制效果明显。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 pid控制器 二次型指标 参数优化
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采用改进神经网络PID控制的车辆悬架振动仿真研究 被引量:4
11
作者 孙亮 《井冈山大学学报(自然科学版)》 2019年第4期67-71,共5页
为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位... 为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析。结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小。采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性。 展开更多
关键词 车辆悬架 改进粒子群算法 BP神经网络 pid控制 仿真
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竞争算法在PID整定中的应用
12
作者 单亚锋 唐毅 荆晓亮 《计算机系统应用》 2011年第12期193-196,188,共5页
针对传统PID的整定存在的不足,引入CCA(Colonial Competitive Algorithm),该算法是一种属于社会启发的算法,以被控对象的二次型性能指标优劣作为PID整定的衡量标准,提出了一种新的PID整定方法,该算法可以在搜索空间里迅速收敛到最优解... 针对传统PID的整定存在的不足,引入CCA(Colonial Competitive Algorithm),该算法是一种属于社会启发的算法,以被控对象的二次型性能指标优劣作为PID整定的衡量标准,提出了一种新的PID整定方法,该算法可以在搜索空间里迅速收敛到最优解。由仿真结果说明,该整定算法节省内存,寻优时间短且不需要设置初始的PID参数,具有比采用遗传算法等优化算法整定的效果好等优点。 展开更多
关键词 优化算法 CCA算法 pid整定 二次型性能指标 电液比例阀控缸控制
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基于二次型优化空调PID-DDC系统控制器参数 被引量:7
13
作者 陈之启 《控制工程》 CSCD 2005年第2期112-115,共4页
讨论了整定PID控制系统控制器的优化参数问题。用泰勒级数展开特征方程,按线性系统从分析空调控制系统的稳定性入手,应用二次型性能指标解控制器参数最佳问题,并通过加权优化方法,导出整定计算公式。根据空调控制系统的实测数椐,计算出... 讨论了整定PID控制系统控制器的优化参数问题。用泰勒级数展开特征方程,按线性系统从分析空调控制系统的稳定性入手,应用二次型性能指标解控制器参数最佳问题,并通过加权优化方法,导出整定计算公式。根据空调控制系统的实测数椐,计算出保证系统稳定性的参数范围并整定优化PID参数。用单位阶跃响应曲线法求出控制系统的控制品质指标、最大百分超调量和调整时间。比较在相同优化PD参数和按不同加权因子整定优化积分时间的控制品质指标并进行脉冲扰动分析。 展开更多
关键词 参数整定 控制系统 稳定性 二次型性能指标 控制品质指标 pid-DDC系统 控制器
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基于改进粒子群算法的神经网络PID控制研究 被引量:3
14
作者 张文华 《机械工程与自动化》 2012年第3期104-106,共3页
BP神经网络PID控制是利用BP神经网络的自学习和逼近任意非线性函数功能,对PID控制器的三个参数进行在线整定,但网络初始权值的选取困难。采用改进的PSO算法优化BP神经网络的初始权值,并对基于PAO算法的BP神经网络PID控制进行仿真实验。... BP神经网络PID控制是利用BP神经网络的自学习和逼近任意非线性函数功能,对PID控制器的三个参数进行在线整定,但网络初始权值的选取困难。采用改进的PSO算法优化BP神经网络的初始权值,并对基于PAO算法的BP神经网络PID控制进行仿真实验。仿真结果表明,PSO算法使得网络初始权值的选取比较快速,系统的性能有所提高。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 神经网络 pid控制 仿真
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基于PSO-BP优化PID模型的水肥控制系统研究 被引量:7
15
作者 宋卓研 徐晓辉 +2 位作者 宋涛 崔迎港 司玉龙 《中国农机化学报》 北大核心 2021年第9期83-89,共7页
针对传统灌溉施肥方式无法切实满足作物生长需求和水肥资源浪费严重的问题,设计一种基于PSO和BP神经网络优化PID模型的水肥控制系统。系统通过结合作物种植环境水肥浓度信息,利用PSO和BP神经网络算法优化PID控制参数,以解决水肥施灌过... 针对传统灌溉施肥方式无法切实满足作物生长需求和水肥资源浪费严重的问题,设计一种基于PSO和BP神经网络优化PID模型的水肥控制系统。系统通过结合作物种植环境水肥浓度信息,利用PSO和BP神经网络算法优化PID控制参数,以解决水肥施灌过程中系统的非线性、时变性和滞后性等问题。综合MATLAB/simulink仿真试验结果可知,利用PSO和BP神经网络优化的PID控制模型较传统PID控制模型系统响应速度提高9.33%,调节时间缩短72.24%,超调量仅为PID控制的11.78%,优化效果较好。系统试验结果表明,施灌过程中系统控制稳定,在一定程度上达到水肥浓度精准控制的效果,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 水肥控制 pid控制 PSO优化 BP神经网络 MATLAB仿真
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粒子群优化神经网络PID控制在湿法烟气脱硫中的应用 被引量:4
16
作者 侯雪峰 张九根 梁星 《煤炭技术》 CAS 2018年第4期327-330,共4页
石灰石-石膏湿法烟气脱硫浆液pH值系统存在严重的非线性、滞后性及不确定性。基于混沌模拟粒子群优化算法(SAPSO)的神经网络PID控制器,优化神经网络结构和连接权值,以一定概率接受劣势解,保证算法从局部极值区域跳出,通过参数自适应调... 石灰石-石膏湿法烟气脱硫浆液pH值系统存在严重的非线性、滞后性及不确定性。基于混沌模拟粒子群优化算法(SAPSO)的神经网络PID控制器,优化神经网络结构和连接权值,以一定概率接受劣势解,保证算法从局部极值区域跳出,通过参数自适应调整提高全局搜索能力,达到全局最优目的。 展开更多
关键词 湿法烟气脱硫 神经网络pid控制 粒子群算法 混沌模拟退火算法
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水轮机最优控制系统研究 被引量:7
17
作者 张江滨 解建仓 焦尚彬 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期112-116,121,共6页
本文应用现代状态反馈控制理论 ,结合水轮机 (转速 )调节系统的恒值调节要求 ,从水轮机控制系统状态反馈模型出发 ,给出了与常规水轮机调节系统相似的系统框图。并对二次型性能指标最优化控制参数与传统推荐最佳调节参数进行比较分析 ,... 本文应用现代状态反馈控制理论 ,结合水轮机 (转速 )调节系统的恒值调节要求 ,从水轮机控制系统状态反馈模型出发 ,给出了与常规水轮机调节系统相似的系统框图。并对二次型性能指标最优化控制参数与传统推荐最佳调节参数进行比较分析 ,得到这两种方法所对应的最优调节参数有较大差别 ,二次型最优控制效果明显优于常规PID控制。仿真结果表明 :两者动态过程明显不同 ,前者的动态过程呈现完全的非周期快速稳定特点 ,而后者的动态过程则为衰减振荡过程。因此 ,在水轮机调速器中直接输入控制系统权矩阵代替常规的PID调节参数 ,能够根据人为要求实现期望的时域性能指标。 展开更多
关键词 水轮机 二次型最优性能指标 状态反馈控制 pid调节参数
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神经网络在鲁棒镇定控制器设计中的应用 被引量:2
18
作者 李艳辉 王常虹 高会军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期901-904,976,共5页
采用神经网络法求解最优的鲁棒控制器,解决了不确定参数线性离散系统的在线优化控制问题,保证了系统具有良好的动、静态性能.从一个保证系统稳定的引理出发,通过二次规划确定鲁棒镇定控制器的形式,采用神经网络计算控制器参数,该网络具... 采用神经网络法求解最优的鲁棒控制器,解决了不确定参数线性离散系统的在线优化控制问题,保证了系统具有良好的动、静态性能.从一个保证系统稳定的引理出发,通过二次规划确定鲁棒镇定控制器的形式,采用神经网络计算控制器参数,该网络具有全局收敛性,不用训练数据,易于用电子线路实现,且满足实时控制的需要.并进行了仿真验证. 展开更多
关键词 神经网络 鲁棒镇定控制器 应用 线性离散系统 在线优化控制 全局收敛性 二次规划 电路
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基于智能算法的啤酒发酵温度过程控制 被引量:2
19
作者 刘广瑞 毕竞锴 黄真 《化工自动化及仪表》 CAS 2012年第8期985-988,共4页
针对啤酒发酵温度控制过程的大惯性、大时滞及非线性等特点,将传统模糊PID控制算法进行优化并改进,提出了模糊PID智能控制算法,当偏差较大时采用响应速率快的模糊控制,偏差较小时采用多层神经网络PID控制算法。MATLAB仿真结果证实该控... 针对啤酒发酵温度控制过程的大惯性、大时滞及非线性等特点,将传统模糊PID控制算法进行优化并改进,提出了模糊PID智能控制算法,当偏差较大时采用响应速率快的模糊控制,偏差较小时采用多层神经网络PID控制算法。MATLAB仿真结果证实该控制算法提高了啤酒发酵温度控制过程的静态误差和动态响应速度,并且具有适应环境变化的学习能力。 展开更多
关键词 发酵温度 模糊控制 pid温度控制 优化 模糊神经网络pid算法 仿真
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基于改进PSO和BP混合优化算法的炉温控制系统研究 被引量:6
20
作者 邢飞 《测控技术》 CSCD 2016年第12期88-92,共5页
针对工业生产中电阻炉温度控制系统所存在的大惯性、大滞后等问题,提出一种应用于电阻妒炉温的基于改进粒子群(PSO,particle swarm optimization)算法的模糊RBF-PID控制策略。在该控制系统中,采用引入惯性权重因子和遗传变异算子的改进... 针对工业生产中电阻炉温度控制系统所存在的大惯性、大滞后等问题,提出一种应用于电阻妒炉温的基于改进粒子群(PSO,particle swarm optimization)算法的模糊RBF-PID控制策略。在该控制系统中,采用引入惯性权重因子和遗传变异算子的改进粒子群算法对模糊RBF(径向基函数)隶属度函数的初始值进行优化,再用BP(误差反向传播)算法进行细调,并结合模糊推理和RBF;学习能力在线调整PID控制参数,从而达到最优的PID控制效果。仿真结果表明,该算法跟踪快、超调小、不易陷入局部极小值,同时鲁棒性和抗干扰性优于传统PID控制。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 模糊RBF神经网络 pid控制 电阻炉温度控制 仿真
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