基于气动装置神经网络模型的anti-windup控制器设计

摘要：

为提高气动系统的控制效果,以Levenberg-Marquardt算法训练多层前馈神经网络,建立了一气动装置的神经网络模型并推导出ARX模型.基于气动装置的ARX模型,采用Ragazzini方法设计了anti-windup控制器.实时控制结果表明,所设计的控制器有效地克服了控制死区和阀的饱和效应,实现了对该气动装置快速和高精度的控制.

关键词： 气动装置 神经网络 自动控制 Ragazzini方法 控制器

作者: 宋强 刘芳 任伟

作者单位: 杭州电子科技大学电子信息学院,杭州,310018 Power Research Laboratory,McMaster University,Hamilton L8S 4K1,Ontario,Canada

会议类型: 国内会议

会议名称: 第17届中国过程控制会议

会议地点: 江苏无锡

会议语种:中文

页码: 557-559

在线出版日期: 2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）