【摘 要】
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针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法,该控制系统由R
【基金项目】
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上海市科委科研计划资助项目(17060502600)
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针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法,该控制系统由RBF神经网络控制器及PID控制器组成。为提高参数辨识速度以及避免局部最小值问题,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法调整输出层权值。实验结果表明,该控制方法具有比PID控制更高的精度,具有比BP神经网络更快的学习速度,低通滤波器保证了控制系统的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的控制效果及动静态特性。
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