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RBF网络
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一种混合型ε-滤波非线性船舶航向自适应逆控制
关键词:非线性系统 自适应逆控制 船舶操纵 RBF网络 ε-滤波
针对非线性船舶控制中,传统自适应控制方法存在的实时参数调整复杂、鲁棒性差等缺陷,本文提出了一种基于径向基函数(RBF)网络的混合型ε-滤波自适应逆控制(AIC)方案.通过增加PID控制器,改进后的ε-滤波AIC方案能够更好地应用于非线性时滞对象的控制.对The R.O.V Zeefakkel船舶非线性模型的仿真结果表明,相比自适应PID控制和原方案,改进型ε-滤波方案在保持良好动态响应性能的同时,具有更高的鲁棒性和扰动消除能力,适用于复杂扰动环境下对机动性要求较高的非线性对象控制.
基于神经网络补偿的PID控制方法的研究
关键词:PID RBF网络 补偿控制
经典 PID方法的控制参数难以精确整定 ,且依赖于对象的数学模型 ,故自适应性较差 ,很难适应具有非线性、时变不确定性的被控对象 ,控制精度难以保证。文中研究了在近似参数 PID控制基础之上 ,采用 RBF神经网络进行补偿控制的综合控制方法。仿真研究结果表明了该方法的鲁棒性和跟踪性能均优于经典 PID方法
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