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基于频分神经网络和预测控制的PID参数整定研究

原文链接：万方

• 作者：

  刘加存,梅其祥,李春辉

• 摘要：

  为了得到精确的泛化性较高的缓变非线性对象的可离线在线模型,提出了频分时滞回归径向基神经网络(FTRR)算法.此算法基于频谱分析,先把信号分解出数个频带,再构建神经网络模型.该模型用于改进的单步模型预测控制中离线求得控制输出,由此,再依据有约束线性最小二乘优化算法对PID参数进行离线整定,使其PID输出与单步模型预测控制输出相似.仿真结果表明,FTRR模型精度高且泛化性好,PID整定后的系统调节品质较高,适用于缓变控制系统.

• 关键词：

  FTRR神经网络 频谱分析 模型预测控制 PID参数整定

• 作者单位：

  广东海洋大学信息学院%广东海洋大学航海学院

• 基金项目：

  国家自然科学基金资助项目(61272534)

• 来源期刊：

  系统仿真学报

• 年，卷(期)：

  2014005