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倒立摆的PID神经元网络的间接控制系统的研究
引用本文:葛动元,姚锡凡.倒立摆的PID神经元网络的间接控制系统的研究[J].机械设计与制造,2009(8).
作者姓名:葛动元  姚锡凡
作者单位:1. 华南理工大学机械与汽车工程学院,广州,510640;邵阳学院机械与能源工程系,邵阳,422004
2. 华南理工大学机械与汽车工程学院,广州,510640
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)专项经费资助项目 
摘    要:摆系统是一个典型的强耦合、非线性、高阶次的不稳定系统.由于摆系统的数学模型是在忽略了次要因素的基础上得出来的,而实际上是一个非线性的系统,当系统受到外部的干扰时,这些次要因素的影响比较突出.实验采用PID神经元,设计一个神经网络间接自适应控制系统,首先用一个神经网络对摆系统模型进行辨识,辨识完成后,辨识模型的权值与隐层积分元的数值传递给具有同样结构的PID神经元的神经网络控制器,对倒立摆进行自适应控制.最后根据以上算法,采用6.0编写控制程序,实现对平面一级摆系统的实时控制.

关 键 词:倒立摆  PID神经元  系统辨识  性能指标  神经网络间接控制

Research of PID neuron network indirect control system on pendulum
GE Dong-yuan,YAO Xi-fan.Research of PID neuron network indirect control system on pendulum[J].Machinery Design & Manufacture,2009(8).
Authors:GE Dong-yuan  YAO Xi-fan
Affiliation:1Mechanical & Automotive Engineering School;South China University of Technology;Guangzhou 510640;China;2Department of Mechanical and Energy Engineering;Shaoyang University;Shaoyang 422004;China
Abstract:Pendulum is typical non-stability system which is strong coupled,non-linear and higher order.Because mathematics model of the pendulum system is obtained by neglecting some secondary fac-tors,that is nonlinear systems in fact,thus when pendulum is bear external disturbance,influence of secondary factors would be serious.PID neuron was adopted to design neural network indirect self-adaptive systems.First let a neural network to carry out model identification for pendulum systems,when model is identified,weig...
Keywords:Pendulum  PID neuron  Systems identification  Indexes of performance  Indirect control of neural network  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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