摘要
根据神经网络理论,提出了一种具有学习功能的参数整定算法。当通过一定数量的样本学习得到成功的 BP 神经网时,调用启发式控制算法闭环控制对象,将获得的响应数据送到 BP 网,即可得到 PID 的整定参数。并以二阶、三阶系统为例,经仿真得到了合适的整定参数。整定方法在分散控制系统中,对大量在线参数辩识计算的处理结果是令人满意的。
The authors present an auto-tuning algorithm,in which a neural network with the BP learning algorithm is used.It can online tune the controllers of the closed-loop system,avoiding a large amount of work needed by identification. Two examples are given.Simulations show that the performance of the auto -tuning algorithm is rather successful and satisfactory.
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
1996年第3期90-93,共4页
Journal of Northeast Forestry University
基金
国家自然科学基金"木质材料表面缺陷模式特征的研究"的部分内容
