基于RBF神经网络PID的无人动力伞控制
动力伞是一个复杂的非线性动力学对象，难以用精确的数学模型描述。对于这种具有非线性、时变和强耦合特性的综合系统，采用传统PID控制方法不能得到满意的控制效果，因此提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数，从而实现对PID控制器各参数的优化整定。在Matlab软件中的仿真结果表明，该方法可实现对动力伞有效的控制，并且与传统PID相比，具有更短的调节时间，更好的稳定性、自适应性和鲁棒性。
径向基神经网络 无人动力伞 PID控制器
张昊 陈自力 齐晓慧
军械工程学院光学与电子工程系,河北石家庄,050003
国内会议
北京
中文
206-208,212
2011-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）