【摘 要】
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针对多变量耦合的四容水箱系统,提出一种带有自适应动量因子的对角递归神经网络(DRNN)自学习PID控制方法。首先依据四容水箱实验平台的结构,简要介绍了被控对象的数学模型,并
【机 构】
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平顶山学院信息工程学院,河南城建学院电气与控制工程学院,北方工业大学现场总线技术及自动化北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61803145),北京市属高校基本科研业务费资助项目(110052971921/024),平顶山学院青年科学基金项目(PXY-QNJJ-202006)
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针对多变量耦合的四容水箱系统,提出一种带有自适应动量因子的对角递归神经网络(DRNN)自学习PID控制方法。首先依据四容水箱实验平台的结构,简要介绍了被控对象的数学模型,并给出了以PID为主控制器,DRNN用于辨识系统动态的总体控制方案;其次,考虑到耦合系统中控制输入与系统输出的之间耦合作用,为了减小整体跟踪误差,给出了调节PID控制器参数的全局性能指标;然后为了防止网络权值调整过程中出现收敛缓慢和震荡问题,设计了自适应动量因子;最后通过数值展示与仿真对比,验证了该文所提方法的有效性。
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