文献类型：期刊文章

作　　者：申超群[1] 杨静[1]

机构地区：[1]河南机电职业学院人文与设计学院,郑州451191

出　　处：《控制工程》

基　　金：面向中小企业技术创新公共技术服务平台(12C26244104350)

年　　份：2017

卷　　号：24

期　　号：2

起止页码：361-364

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对温室温度控制系统存在非线性、时变、大滞后与大惯性等问题,传统的PID控制方法并不能满足温室温度控制系统强自适应力、强鲁棒性的要求,提出了一种自适应能力强的径向基神经网络(RBF)PID的控制策略。建立了3层的神经网络模型,在RBF神经网络PID控制过程中,由神经网络RBF在线辨识得到了梯度信息,然后由得到的梯度信息对PID中的三个参数进行在线调整。仿真结果表明,基于RBF-PID控制系统动态响应快、自适应性强、超调量小、稳态精度高,能够实现温室温度的自适应控制。

关 键 词：温室温度 径向基神经网络 PID 参数  

分 类 号：TB486]