改进RBF网络PID算法在气动力伺服系统中应用

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上传日期: 2018-03-13

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标签:伺服系统(120)

  针对气动力伺服系统的非线性、时变性和不确定性,在已有RBF神经网络PID控制算法的基础上,提出了一种改进的控制算法。在RBF网络参数调整中引入动量因子,考虑参数变化的经验积累,减小系统振荡;同时,采用LM( Levenberg-Marquardt)算法代替梯度下降法对算法中PID参数进行实时在线调整,加快其响应速度。最终通过MATLAB仿真和基于LabVIEW的实物验证实验,测试了改进算法在气动力伺服系统中的控制效果。实验结果表明,改进算法的快速性和鲁棒性明显提高,在气动力伺服系统中具有良好的控制效果,且在工业现场具有实用性。

改进RBF网络PID算法在气动力伺服系统中应用

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