【摘 要】
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针对传统PID控制算法在电磁导航智能车速度偏差处理中存在比例、积分、微分参数一经确定,不能在线调整、不具有自适应能力的缺点,提出了将RBF神经元网络控制器及其算法应用到
【机 构】
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兰州石化职业技术学院电子电气工程系,兰州理工大学电气工程与信息工程学院
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针对传统PID控制算法在电磁导航智能车速度偏差处理中存在比例、积分、微分参数一经确定,不能在线调整、不具有自适应能力的缺点,提出了将RBF神经元网络控制器及其算法应用到智能车的调速系统中,对传统PID参数整定进行改进。RBF神经网络能够辨识智能车电机的数学模型,可以根据控制效果在线训练和学习,调整网络连接权重值,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。MATLAB仿真测试表明,与传统PID控制算法相比,RBF神经网络PID整定算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、鲁棒性和适应性强的优点
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