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基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制
引用本文:王宏楠. 基于RBF神经网络二级倒立摆系统的PID控制[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2010, 30(2): 58-61. DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2010.02.016
作者姓名:王宏楠
作者单位:辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺,113001
摘    要:针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。

关 键 词:二级倒立摆  RBF神经网络  PID控制
收稿时间:2010-01-20

PID Control of Double Inverted Pendulum Based on RBF Neural Network
WANG Hong-nan. PID Control of Double Inverted Pendulum Based on RBF Neural Network[J]. Journal of Liaoning University of Petroleum & Chemical Technology, 2010, 30(2): 58-61. DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2010.02.016
Authors:WANG Hong-nan
Affiliation:School of Information and Control Engineering, Liaoning Shihua University,Fushun Liaoning113001, P.R.China
Abstract:A method of PID control based on RBF neural network for double inverted pendulum was proposed.The parameters of PID controller are tuned by RBF network,so can achieve a optimal controller,and realize the stability control for double inverted pendulum.The simulation results show that it has higher accuracy,faster response and smaller overshot.The proposed method has better control effect for the multi-variable,nonlinear and fast system.
Keywords:Double inversed pendulum  RBF neural network  PID control
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