文献类型：期刊文章

作　　者：杨启文[1] 陈昊[2] 薛云灿[1]

机构地区：[1]河海大学计算机与信息工程学院,常州213022 [2]扬子石化-巴斯夫有限公司,南京210048

出　　处：《仪器仪表学报》

年　　份：2008

卷　　号：29

期　　号：2

起止页码：392-395

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20081211162473)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于模型的设计方法可以获得较为满意的控制性能,但这种方法在设计难以建模或模型时变的系统时会遇到很多困难。本文对简化的Z-N方法进行了根轨迹分析,表明:对于常见的过程控制对象,基于简化Z-N方法整定的单参数单神经元PID存在使系统稳定的可行性解。利用人工神经网络的Hebb学习规则对PID增益进行学习,可以实现常见工业过程的无模型自适应控制。与其他单神经元PID相比,PID调整参数少。仿真和实验表明,本文算法可以获得较好的仿真效果,具有满意的实验性能指标。

关 键 词：单神经元PID Hebb学习  无模型 自适应控制

分 类 号：TP273.2]