基于RBF神经网络的PID自适应真空炉温度控制
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湖南省教育厅基金资助项目(06D077)


The PID Automatic Adaptation Controlling Way in Vacuum Furnace Based on RBF Neural Network
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    摘要:

    提出一种基于RBF辨识神经网络算法的神经网络PID控制方案,由RBF网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为PID控制器提供了梯度信息,从而实现控制器参数的在线调整。仿真结果表明,该控制方法应用于真空炉温度控制时控制精度高,动态特性好,收到了良好的效果。

    Abstract:

    A PID control method based on RBF neural network algorithm is put forward by realizing on-line identification with RBF network. Setting up on-line reference model and offering gradient information for PID controller, the on-line adjustment of the controller's parameter will be accomplished. The simulating result indicates that the method has higher precision and better dynamic characteristic when it is used in vacuum furnace's temperature controlling system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

凌 云,欧伟明.基于RBF神经网络的PID自适应真空炉温度控制[J].湖南工业大学学报,2007,21(3):39-41.

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  • 收稿日期:2007-01-27
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  • 在线发布日期: 2015-09-02
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