【摘 要】
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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
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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Mat-lab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。
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