基于RBF辨识的弹性积分BP神经网络的PID控制方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201010511224.0
IPC分类号：G05B13/02;G06N3/02
申请日期：
2010-10-19
申请人：
天津理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于RBF辨识的弹性积分BP神经网络的PID控制方法
申请号	CN201010511224.0	申请日期	2010-10-19
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2011-02-09	公开/公告号	CN101968629A
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;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	天津理工大学	申请人地址	天津市西青区红旗南路延长线理工大学主校区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津理工大学	当前权利人	天津理工大学
发明人	马幼捷;刘玥;周雪松;刘思佳;刘进华;于阳
代理机构	天津佳盟知识产权代理有限公司	代理人	侯力

摘要

一种基于RBF辨识的弹性积分BP神经网络的PID控制系统，它包括：确定BP神经网络的结构，确定初值；确定RBF辨识网络结构；采样；正向计算BP网络，计算PID控制系统的输出；计算RBF辨识网络；修正辨识网络参数；修正BP神经网络的加权系数。本发明的优越性在于：将BP神经网络与传统的PID控制结合，构成智能型的神经网络PID控制系统。它不需建立精确的数学模型，能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制参数、适应被控过程参数的变化，是解决传统PID控制系统参数整定难、不能实时调整参数和鲁棒性不强的有效措施。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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