| 混合网络在慢时变系统中的应用 |
| |
| 引用本文： | 周珂珂,谷俊杰.混合网络在慢时变系统中的应用[J].华北电力大学学报,2007,34(1):67-69. |
| |
| 作者姓名： | 周珂珂 谷俊杰 |
| |
| 作者单位： | 华北电力大学,能源与动力工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,能源与动力工程学院,河北,保定,071003 |
| |
| 摘 要： | 针对工业慢时变系统非线性、调节时间长、参数难以用常规PID控制方法整定等的特点,提出了一种混合神经网络参数自整定复合控制方案。将BP网络和PID结合起来充当系统的控制器,实现PID参数的自整定,RBF网络充当辨识器,实现对受控对象模型的辨识。仿真结果表明,该系统具有较好的性能。
|
| 关 键 词： | 慢时变 混合神经网络 辨识器 参数自整定 |
| 文章编号： | 1007-2691(2007)01-0067-03 |
| 修稿时间： | 2006年3月21日 |
Application of mixed neural network in slow time-varying system control |
| |
| ZHOU Ke-ke,GU Jun-jie.Application of mixed neural network in slow time-varying system control[J].Journal of North China Electric Power University,2007,34(1):67-69. |
| |
| Authors: | ZHOU Ke-ke GU Jun-jie |
| |
| Abstract: | To overcome the defects of the slow time-varying system,a mixed neural network of parameters self-setting control strategy is proposed.The BP network is combined with PID as the controller.The self-setting of parameters is realized.The RBF network is used as the identifier to identify the controlled object model.The simulation results prove that this control system is effective. |
| |
| Keywords: | slow time-varying mixed neural network identifier parameters self-setting |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
