| 基于改进型BP神经网络的PID控制算法 |
| |
| 引用本文： | 刘迪,唐永红,王晶,刘孝磊.基于改进型BP神经网络的PID控制算法[J].兵工自动化,2010,29(3):28-30. |
| |
| 作者姓名： | 刘迪 唐永红 王晶 刘孝磊 |
| |
| 作者单位： | 海军航空工程学院,控制工程系,山东,烟台,264001;烟台职业学院,材料工程系,山东,烟台,264676;海军航空工程学院,基础部,山东,烟台,264001 |
| |
| 基金项目： | 海军航空工程学院基础科研基金,基于神经网络的自适应PID控制算法研究(HYJC200932) |
| |
| 摘 要： | 针对传统的PID控制算法很难获得比较理想的控制效果的问题，提出一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。根据BP神经网络的结构和特点，介绍了改进型BP神经网络算法描述及PID控制器的结构，并通过实例进行仿真分析。结果表明，改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果，降低超调量，抗干扰性强和增强系统的鲁棒性，优于常规PID控制器。
|
| 关 键 词： | PID控制 神经网络 被控对象 非线性系统 仿真 |
| 收稿时间： | 2010/5/12 0:00:00 |
PID Control Algorithm Based on Improved BP Neural Network |
| |
| LIU Di,TANG Yong-hong,WANG Jing,LIU Xiao-lei.PID Control Algorithm Based on Improved BP Neural Network[J].Ordnance Industry Automation,2010,29(3):28-30. |
| |
| Authors: | LIU Di TANG Yong-hong WANG Jing LIU Xiao-lei |
| |
| Affiliation: | 1.Dept.of Control Engineering;Naval Aeronautical & Astronautical University;Yantai 264001;China;2.Dept.of Material Engineering;Yantai Vocation Institute;Yantai 264676;3.Dept.of Basic Theories;China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | PID control Neural network Controlled device Nonlinear system Simulation |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《兵工自动化》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《兵工自动化》下载全文 |
|
