【摘 要】
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在实际工业控制环境下,控制系统存在不确定项及非线性问题,传统PID控制方法的环境适应性和抗干扰能力有限,控制精度和快速性等指标难以满足日益增长的控制需求。针对这一问题
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在实际工业控制环境下,控制系统存在不确定项及非线性问题,传统PID控制方法的环境适应性和抗干扰能力有限,控制精度和快速性等指标难以满足日益增长的控制需求。针对这一问题,提出一种基于跟踪微分器与自适应RBF神经网络补偿的PID控制算法。上述方法采用RBF神经网络逼近系统不确定非线性函数;并通过非线性跟踪微分器实现位置信号滤波与速度信号求解;最后,采用PID控制技术核心架构设计了自适应非线性控制器。为了验证算法的有效性,针对倒立摆系统典型被控对象进行了仿真研究。仿真结果表明,改进方法能有效实现倒立摆系统的快速
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