基于粒子滤波和RBF辨识的神经网络PID控制参数自整定方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201110104853.6
IPC分类号：G05B13/02
申请日期：
2011-04-26
申请人：
江苏科技大学

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著录项信息

专利名称	基于粒子滤波和RBF辨识的神经网络PID控制参数自整定方法
申请号	CN201110104853.6	申请日期	2011-04-26
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2011-08-03	公开/公告号	CN102141776A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05B13/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05B 一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置（应用流体作用的一般流体压力执行器或系统入F15B；阀门本身入F16K；仅按机械特征区分的入G05G；传感元件见相应小类，例如G12B，G01、H01的小类；校正单元见相应的小类，例如H02K） G05B13/00 自适应控制系统，即系统按照一些预定的准则自动调整自己使之具有最佳性能的系统（G05B 19/00优先；计算机零部件入G06F 15/18）〔3〕 G05B13/02 电的	IPC分类号	G;0;5;B;1;3;/;0;2查看分类表>
申请人	江苏科技大学	申请人地址	江苏省镇江市梦溪路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江苏科技大学	当前权利人	江苏科技大学
发明人	朱志宇;赵成;伍雪冬;王建华;王敏;杨官校;戴晓强
代理机构	南京经纬专利商标代理有限公司	代理人	楼高潮

摘要

本发明公开一种用于对象模型未知且干扰为非线性及非高斯噪声的控制系统的基于粒子滤波和RBF辨识的神经网络PID控制参数自整定方法；先将PID控制器输出和系统输出分别连接RBF神经网络辨识结构输入，系统输出和RBF神经网络辨识结构之间连接粒子滤波部分；再用粒子滤波对系统输出滤波得到粒子滤波输出，将粒子滤波输出和RBF神经网络输出相减的值作为目标函数训练RBF神经网络得到其输出，然后计算系统的雅可比信息，最后将系统参考输入和系统输出之间的偏差信号作为目标函数训练神经元，用雅可比信息指导神经元通过学习算法调整PID控制器。本发明在保留PID控制鲁棒性高和可靠性好等特点的同时能进一步提高控制系统的动态响应性能和抗干扰能力。

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