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经典的、基于对象模型的PI控制方法简单、易于实现,但对于一些负载扰动和模型参数的变化,往往不能起到很好的抑制作用。针对上述问题,提出了一种神经网络自适应PI的控制方法,利用负载干扰观测器和神经网络自适应地调整PI控制器的参数,从而来有效地减少负载的干扰和模型参数的变化对系统造成的影响,提高了系统的鲁棒性。仿真结果表明了该方法的有效性。