典型文献
小波神经网络PID控制在板球系统中的研究
文献摘要：
针对板球系统PID控制震荡严重、人工整定PID繁琐以及动态品质差等缺点,研究了小波神经网络(WNN)辨识和WNN-PID自整定参数相结合的方案.首先,针对板球强耦合特性,通过拉格朗日方程建立了由两部分组成的板球系统模型;其次,为了克服PID人工整定繁琐和稳定性差等问题,构建了WNN-PID控制器;考虑到梯度下降法和固定学习速率容易陷入极值,利用动量梯度和AdaDec算法,加快了网络的训练速度;然后,利用Lyapunov稳定性理论验证了系统收敛性;最后,通过Matlab仿真实验可知,在板球系统中所提策略的稳定性和鲁棒性均优于常规PID和BP-PID策略.
文献关键词：
板球系统;小波神经网络;Lyapunov稳定性理论;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
夏国锋;向凤红;杨立炜
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650000
文献出处：
引用格式：
[1]夏国锋;向凤红;杨立炜-.小波神经网络PID控制在板球系统中的研究)[J].电光与控制,2022(09):84-89
A类：
AdaDec
B类：
小波神经网络,PID,板球系统,震荡,工整,动态品质,WNN,自整定,强耦合,耦合特性,拉格朗日方程,系统模型,梯度下降法,定学,学习速率,极值,动量梯度,训练速度,Lyapunov,稳定性理论,理论验证,统收,收敛性,Matlab
AB值：
0.292165
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