某定深电液伺服系统的粒子群优化神经网络PID控制

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为解决定深电液伺服系统的系统参数难以确定、运行过程中内部参数具有时变性和外部负载扰动较大等问题,设计一种将PID控制器与神经网络相结合的控制策略。分析定深电液伺服系统的数学模型和控制器的结构与工作原理,用径向基函数神经网络来动态修正PID控制器中控制参数的策略,采用粒子群算法离线选取最优的神经网络权值,用Matlab将控制器应用于定深电液伺服系统中,并与经典的PID控制器和RBF-PID控制器进行对比。仿真结果表明,该控制器具有较好的快速响应能力与鲁棒性。
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