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基于混合粒子群的RBF神经网络PID控制策略在某随动系统测试平台中的应用
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国家自然科学基金资助项目(51305205)


Application of RBF Neural Network PID Control Strategy Based on Hybrid Particle Swarm in Test Platform of Servo System
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    摘要:

    针对某武器随动系统的研制需求,设计了一种基于电动负载模拟器技术的随动系统测试平台。为了解决该平台的模型不确定性、非线性和PID参数难以匹配的问题,提出了一种基于混合粒子群算法的RBF神经网络PID控制策略。实际应用表明该控制策略易于实现 PID 参数的自整定,控制效果良好,具有快速响应性和较好的鲁棒性、自适应性。

    Abstract:

    A test platform of servo system based on the technology of electric dynamic load simulators was designed by aimed at the development needs of a weapon servo system. In order to solve the platform model uncertainty, nonlinearity and the problem of the proportion integration and differential (PID) parameters matched hardly, a control strategy of RBF neural network PID based on hybrid particle swarm optimization (HPSO) was proposed. In practical application, it shows that this control strategy is easy to realize selftuning of PID parameters, and has a good control effect with a fast response, strong robustness and selfapplicability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郑国杰,侯远龙,高强,王云龙.基于混合粒子群的RBF神经网络PID控制策略在某随动系统测试平台中的应用[J].机床与液压,2015,43(17):7-10.
. Application of RBF Neural Network PID Control Strategy Based on Hybrid Particle Swarm in Test Platform of Servo System[J]. Machine Tool & Hydraulics,2015,43(17):7-10

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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