[发明专利]基于非线性动态因子的复合PID神经网络控制方法无效
| 申请号： | 201010228338.4 | 申请日： | 2010-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN101900991A | 公开（公告）日： | 2010-12-01 |
| 发明（设计）人： | 曾喆昭 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G05B13/02 | 分类号： | G05B13/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410004 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非线性动态因子的复合PID神经网络控制方法。该方法在国外采用Ziegler-Nichols方法镇定基于动态非线性因子的PID控制器的基础上进行了创造性的改进研究，有效避免了根据Ziegler-Nichols方法利用根轨迹法来确定PID的增益参数需要知道被控对象数学模型的弊端。本发明旨在将国外现有技术中的三个增益参数和三个系数重新组合得到六个权值系数，从而得到具有六个神经网络权值系数的基于非线性动态因子的复合PID神经网络控制律，根据该非线性控制律构造神经网络模型，并用神经网络方法实时在线训练基于非线性动态因子的复合PID控制器中的权值系数，以实现非线性系统的智能控制。本发明可以快速准确地对非线性对象进行控制，鲁棒性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 非线性 动态 因子 复合 pid 神经网络 控制 方法 | ||
【主权项】：
一种利用神经网络来镇定基于非线性动态因子的复合PID控制器参数的方法，其特征在于，将国外现有技术中的三个增益参数和三个系数重新组合得到六个权值系数，从而提出了非线性PID控制器增益参数的构造思想，推导出非线性复合PID控制律公式，然后以非线性复合PID控制律公式为神经网络模型，以非线性复合PID控制律公式中的六个系数为神经网络训练权值，通过神经网络在线实时训练得出非线性被控对象的控制信号。
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