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文檔簡介
1、經(jīng)典PID控制依賴于對象的數(shù)學(xué)模型，且其控制參數(shù)難以精確整定，很難適應(yīng)具有非線性、時變不確定性系統(tǒng)的控制，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境和多目標(biāo)控制要求的自學(xué)習(xí)能力，并能以任意精度逼近任意非線性連續(xù)函數(shù)。本文旨在探索一種新的方法，將二者的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行有效融合。
首先，本文提出一種新型的徑向基函數(shù)(RBF)辨識網(wǎng)絡(luò)的控制算法，根據(jù)RBF網(wǎng)絡(luò)在線辨識被控對象的離散模型，得到被控對象的lacobian信息，再利用BP網(wǎng)絡(luò)在線自適應(yīng)
2、整定PID參數(shù)。通過RBF網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)在線辨識，從而克服不確定性對系統(tǒng)性能的不利影響，從而解決傳統(tǒng)PID控制魯棒性差及受精確數(shù)學(xué)模型限制的問題。文中對一個二階的非線性系統(tǒng)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，該控制算法有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性，其抗干擾和適應(yīng)參數(shù)變化的能力都優(yōu)于常規(guī)PID控制。
其次，本文簡單介紹了磁懸浮系統(tǒng)的構(gòu)成及工作原理，詳細(xì)分析了系統(tǒng)的動態(tài)模型，指出該系統(tǒng)具有不穩(wěn)定和非線性特點(diǎn)。本文在MATLAB環(huán)境下利用S-函數(shù)建立了
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