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基于二次逼近模型的PID增益预测控制
引用本文:方斌,李仁.基于二次逼近模型的PID增益预测控制[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2002,25(1):79-81.
作者姓名:方斌  李仁
作者单位:安徽大学自动化系,安徽,合肥,230039
摘    要:针对传统的 PID控制和预测控制的问题 ,文章提出一种基于二次逼近模型的 PID增益预测控制 ,并阐述了该系统的结构、算法和应用特点。通过二次逼近建模的方法 ,提高了建模的算法速度和实际逼近精度以及较强的动态补偿能力。运用这种模型的预测和传统的 PID相结合 ,使控制系统具有增益自适应能力和较好的鲁棒性 ,并通过仿真实例对该方法的特点和性能进行了验证

关 键 词:二次逼近模型  神经模糊  PID控制  逼近能力  动态补偿能力
文章编号:1003-5060(2002)01-0079-03
修稿时间:2001年4月25日

PID gain predictive control based on the secondary approximation model
FANG Bin,LI Ren.PID gain predictive control based on the secondary approximation model[J].Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2002,25(1):79-81.
Authors:FANG Bin  LI Ren
Abstract:In this paper, a kind of PID gain predictive control based on the secondary approximation model is proposed for solving the problems in the traditional PID control and predictive control.The theorem,algorithm,structure and characteristics of the new system are described. By using the secondary approximation modelling method, the fault of BP algorithm can be overcome, and the abilities of approximation and dynamic compensation of the model can be advanced.Based on the model and traditoinal PID,the new system has gained adaptive ability and effective robustness. A simulation example is given to show the characteristics of the presented control method.
Keywords:secondary approximation model  neural fuzziness  PID control  approximation ability  dynamic compensation ability
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