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双容水箱的神经PID控制
  • ISSN号:1000-5013
  • 期刊名称:《华侨大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP214[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门361021
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61143005); 福建省科技计划重大项目(2011H6019); 福建省科技计划重点项目(2009H0033); 福建省自然科学基金青年创新项目(2011J05153); 福建省泉州市科技计划重大项目(2008ZD14-21); 中央高校基本科研业务费——国家自然科学基金培育计划专项基金资助项目(JB-ZR1204)
中文摘要:

利用神经网络自学习的特性,结合常规PID(比例-积分-微分)控制理论,提出基于BP(back propaga-tion)神经网络进行PID参数整定的控制策略.该方案能实现控制器参数的自动调整,以及在线调节参数Kp,Ki,Kd,适应被控过程的时变性,提高控制的性能和可靠性.仿真结果表明:相对于传统的PID控制方法,神经网络PID控制系统取得更满意的控制效果.

英文摘要:

Using the self-learning characteristic of neural network,combining with conventional PID(proportional integral differential) control theory,the PID parameter tuning strategy based on the BP(back propagation)neural network is proposed in this paper.This strategy can achieve automatic adjustment of the controller parameters,as well as adjust the parameters Kp,Ki,Kd online to adapt to the time variability of the controlled process,and also improve the performance and reliability of the control.Simulation results show that: compared with the traditional PID control method,the neural network PID control system can achieve a more satisfactory control effect.

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期刊信息
  • 《华侨大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:福建省教育厅
  • 主办单位:华侨大学
  • 主编:
  • 地址:中国福建泉州华侨大学校内杨思椿科学馆五楼
  • 邮编:362021
  • 邮箱:journal@hqu.edu.cn
  • 电话:0595-22692545
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5013
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1079/N
  • 邮发代号:34-41
  • 获奖情况:
  • 1995年11月,获教育部科技司颁发的“全国优秀高校...,1997年3月,获中宣部、国家教委、新闻出版署颁发...,1999年7月,获教育部颁发的“全国优秀高校自然科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5573