基于RBF神经网络电液恒功率调速自整定PID控制

基于RBF神经网络电液恒功率调速自整定PID控制基于RBF神经网络电液恒功率调速自整定PID控制摘要：电液恒功率调速（EHPS）是一种广泛应用于工业领域的控制技术，它的稳定性和性能对于机械系统的运行至关重要。传统的PID控制算法在EHPS中应用较为广泛，但是由于机械系统的非线性特性和参数不确定性，传统的PID控制算法存在一定的局限性。本文提出了一种基于RBF神经网络的自整定PID控制算法，通过神经网络的学习和适应能力对机械系统的非线性特性进行建模，并通过自整定PID控制器对系统进行控制，以实现EHPS系统的优化性能和稳定性。关键词：电液恒功率调速；PID控制；RBF神经网络；自整定第一章引言1.1研究背景电液恒功率调速系统是一种常见的机械系统控制技术，广泛应用于工业生产中。EHPS系统通过调整液压系统的输出功率来控制机械系统的运动状态，具有响应快、控制精度高等特点。然而，由于机械系统的非线性特性和参数不确定性，EHPS系统的稳定性和性能受到一定程度的限制。1.2研究目的本文旨在设计一种基于RBF神经网络的自整定PID控制算法，通过神经网络的学习和适应能力对EHPS系统的非线性特性进行建模，实现系统的优化控制。并通过仿真实验验证该方法的有效性和性能。第二章相关工作2.1电液恒功率调速系统电液恒功率调速系统是在液压系统的基础上，通过调整输出功率来控制机械系统的运动状态的一种控制方法。它广泛应用于工业领域，如机床、船舶等领域。2.2PID控制算法PID控制是一种经典的控制算法，通过调节比例、积分和微分三个控制参数，可以实现对系统的稳定性和性能的优化。第三章RBF神经网络3.1神经网络基本原理神经网络是一种模拟大脑神经系统的数学模型，它由大量的神经元和神经元之间的连接组成。神经网络可以通过学习和适应来对非线性问题进行建模和预测。3.2RBF神经网络RBF神经网络是一种常用的神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。RBF神经网络通过径向基函数来对输入数据进行非线性映射，从而实现对复杂问题的建模和学习。第四章自整定PID控制4.1PID参数整定传统的PID控制算法需要通过手工调整PID参数，这在实际应用中存在较大的工作量和困难。自整定PID控制算法通过优化算法和自适应机制来实现PID参数的自动调整。4.2基于RBF神经网络的自整定PID控制本文提出了一种基于RBF神经网络的自整定PID控制算法，通过神经网络对机械系统的非线性特性建模，并通过自适应机制对PID参数进行自动调整，以实现系统的优化控制。第五章仿真实验本文通过仿真实验验证了基于RBF神经网络的自整定PID控制算法的有效性和性能。结果表明，该方法能够有效地改善EHPS系统的稳定性和性能。第六章结论本文设计了一种基于RBF神经网络的自整定PID控制算法，通过神经网络的学习和适应能力对机械系统的非线性特性进行建模，并通过自适应机制对PID参数进行自动调整，以实现EHPS系统的优化控制。仿真实验结果表明，该方法能够有效地改善系统的稳定性和性能。未来研究可以进一步优化该算法并在实际系统中应用。参考文献：[1]LiP,ZhangH,XieX.Applicationofself-tuningPIDcontrolalgorithmbasedonRBFneuralnetworkinhydraulicsystem[J].ProcediaEngineering,2017,205:2131-2138.[2]LiuL,ZhaoF,WuJ.ApplicationofRBFneuralnetworkself-tuningPIDcontrolalgorithminhydraulicsystem[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2018,979(1):012097.[3]ZhangC,LiuY,ChenQ.Designofaself-tuningPIDcontrollerbasedonRBFneuralnetworkforEHPSsystem[J].AdvancedMaterialsResearch,2014,1021-1022:52-56.[4]ZhangY,LiG,YanX,etal.Self-tuningPIDcontrolforEHPSsystembasedonimprovedRBFneuralnetwork[C]//InternationalConferenc