【摘 要】
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经典 PID方法的控制参数难以精确整定 ,且依赖于对象的数学模型 ,故自适应性较差 ,很难适应具有非线性、时变不确定性的被控对象 ,控制精度难以保证。文中研究了在近似参数 P
【机 构】
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北京航空航天大学,北京航空航天大学,北京航空航天大学,北京航空航天大学
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经典 PID方法的控制参数难以精确整定 ,且依赖于对象的数学模型 ,故自适应性较差 ,很难适应具有非线性、时变不确定性的被控对象 ,控制精度难以保证。文中研究了在近似参数 PID控制基础之上 ,采用 RBF神经网络进行补偿控制的综合控制方法。仿真研究结果表明了该方法的鲁棒性和跟踪性能均优于经典 PID方法
The control parameters of the classical PID method are difficult to set accurately, and depend on the mathematical model of the object, so the adaptability is poor and difficult to adapt to the controlled objects with nonlinear and time-varying uncertainties. The control accuracy is difficult to be guaranteed. In this paper, based on the approximate parameters of PID control, a comprehensive control method using RBF neural network for compensation control is studied. The simulation results show that the robustness and tracking performance of this method are better than the classical PID method
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