| 基于NBPID的回滞系统控制 |
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| 引用本文： | 张达科,胡跃明.基于NBPID的回滞系统控制[J].计算机测量与控制,2004,12(10):940-943. |
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| 作者姓名： | 张达科 胡跃明 |
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| 作者单位： | 华南理工大学,自动化科学与工程学院,广东,广州,510640 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60374016)，广东省自然科学基金资助项目(020848) |
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| 摘 要： | 回滞现象广泛存在于许多领域，其不可积的非线性特性给控制设计带来了困难。提出的NBPID控制器是基于神经网络逆模型前馈控制(N)，加上改进的Bang—Bang控制(B)的PID控制器。首先通过神经网络逆模型的前馈控制来削弱回滞带来的影响，然后在PID控制器的基础上，为了进一步控制误差，加上改进的Bang—Bang控制。通过设计出的NBPID对回滞系统进行控制，仿真结果表明控制方法是有效的。
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| 关 键 词： | NBPID 回滞系统 Bang—Bang控制 PID控制器 神经网络 |
| 文章编号： | 1671-4598(2004)10-0940-04 |
| 修稿时间： | 2004年2月2日 |
NBPID-Based Control of Hysteresis Systems |
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| Zhang Dake,Hu Yueming.NBPID-Based Control of Hysteresis Systems[J].Computer Measurement & Control,2004,12(10):940-943. |
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| Authors: | Zhang Dake Hu Yueming |
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| Abstract: | Hysteresis exists widely in many fields. Its non-differentiable nonlinearity brings difficulties for control design. NBPID controller presented is PID controller preceded by inverse model of neural network (N) as feed-forward control, plus improved Bang-Bang control (B). Feed-forward control by inverse model of neural network is first employed to mitigate the effect of hysteresis. Thereafter based on PID controller, improved Bang-Bang control is added in order to further control error. Simulation shows that NBPID controller is effective when applied in the control of hysteresis systems. |
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| Keywords: | hysteresis neural network inverse model Bang-Bang control |
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