典型文献
基于BP神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制
文献摘要：
针对复杂非线性系统采用常规PID控制品质不良的问题,通过引入辅助变量的紧格式动态线性化逼近系统模型,采用BP神经网络实现增量式预测滤波PID控制参数的在线整定算法,基于直接极小化指标函数优化算法进行BP神经网络连接权的在线学习,提出基于BP神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制算法.仿真研究表明,因算法具有在线整定PID控制参数和预测控制性能,故提出的智能PID控制具有比常规PID控制更优的性能.
文献关键词：
BP神经网络;复杂非线性系统;预测滤波PID控制;PID控制参数整定
中图分类号：
作者姓名：
侯小秋;李丽华
作者机构：
黑龙江科技大学 电气与控制工程学院,黑龙江 哈尔滨 150022
文献出处：
引用格式：
[1]侯小秋;李丽华-.基于BP神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制)[J].黄河科技学院学报,2022(08):33-39
A类：
B类：
网络在线,在线整定,PID,复杂非线性系统,辅助变量,动态线性化,逼近,系统模型,增量式,直接极小化指标函数,函数优化,网络连接,在线学习,控制算法,仿真研究,预测控制,控制性能,控制参数整定
AB值：
0.301428
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
