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基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制
被引量:
8
1
作者
郭星歌
吴娇娇
+1 位作者
刘静
孙莉
《工矿自动化》
北大核心
2013年第6期45-48,共4页
针对矿井提升机系统故障时动态性能难以用传统的解析方法获得的问题,提出了一种基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制方法。该方法通过BP神经网络在线学习跟踪提升机系统的动态特性来预测系统输出值,并应用自适应控制中的自校正...
针对矿井提升机系统故障时动态性能难以用传统的解析方法获得的问题,提出了一种基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制方法。该方法通过BP神经网络在线学习跟踪提升机系统的动态特性来预测系统输出值,并应用自适应控制中的自校正PID构建容错控制器,实现提升机系统故障下的稳定容错控制。仿真结果表明,该方法在提升机系统故障情况下能迅速跟踪系统故障状态,在线调整PID参数,快速恢复系统性能。
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关键词
矿井提升机
容错控制
自校正神经网络
PID控制
非线性系统
下载PDF
职称材料
题名
基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制
被引量:
8
1
作者
郭星歌
吴娇娇
刘静
孙莉
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2013年第6期45-48,共4页
文摘
针对矿井提升机系统故障时动态性能难以用传统的解析方法获得的问题,提出了一种基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制方法。该方法通过BP神经网络在线学习跟踪提升机系统的动态特性来预测系统输出值,并应用自适应控制中的自校正PID构建容错控制器,实现提升机系统故障下的稳定容错控制。仿真结果表明,该方法在提升机系统故障情况下能迅速跟踪系统故障状态,在线调整PID参数,快速恢复系统性能。
关键词
矿井提升机
容错控制
自校正神经网络
PID控制
非线性系统
Keywords
mine
hoist
fault-tolerant
control
self-tuning
neural
network
PID
control
nonlinearsystem
分类号
TD633 [矿业工程—矿山机电]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制
郭星歌
吴娇娇
刘静
孙莉
《工矿自动化》
北大核心
2013
8
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