RBF神经网络PID控制在无线网络时延控制中的应用研究
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更新于2024-09-02
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"基于RBF神经网络PID控制的无线网络时延控制研究"
本文主要探讨了在无线网络控制系统中,如何解决不确定时延对控制性能的影响。传统的PID控制策略在面对这种复杂环境时往往表现不足,因此,文章提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的PID控制策略,以提升无线网络控制系统的稳定性和性能。
首先,RBF神经网络是一种非线性函数逼近器,其结构简单、学习速度快,能够有效处理非线性问题。将RBF神经网络应用于PID控制器的参数整定,可以根据系统的实时状态动态调整控制器参数,从而适应无线网络中的不确定性时延。
在实现过程中,利用Matlab/Simulink的TrueTime工具箱构建了无线网络时延控制系统的仿真模型。TrueTime是一个用于实时仿真和多核调度分析的扩展包,它能够精确模拟网络通信的延迟和约束。文章详细介绍了模型中包含的网络模块、执行器模块和控制器模块的设计,以及RBF神经网络整定PID控制器参数的原理。
通过仿真对比,RBF神经网络PID控制策略相比于常规PID控制策略,能显著降低不确定时延对系统的影响,提高系统的稳定性。具体表现为系统的响应时间缩短,控制性能得到改善,尤其是在无线网络控制这样的动态环境中,这种优势更为明显。
文中提到的风电系统是无线网络控制的一个应用场景,仿真结果显示,采用MPPT(最大功率点跟踪)控制策略可以提高风能利用效率和输出功率,同时增强了系统的实时性,实现了风力发电机组的优化运行。
此外,参考文献涉及了光伏阵列的最大功率点跟踪方法、输入输出反馈线性化控制技术在光伏发电系统中的应用,以及风力发电机组的模糊控制和建模研究,这些都反映了在可再生能源领域,控制策略的优化对于提高能源利用率和系统性能的重要性。
该研究通过RBF神经网络改进了PID控制器,以应对无线网络控制中的时延问题,提供了更优的控制性能,对于无线网络控制系统的未来发展具有指导意义。
基于RBF神经网络优化的PID控制策略:S函数实现自适应闭环控制系统设计,基于RBF神经网络优化的PID控制策略:S函数实现自适应闭环控制系统设计,rbf神经网络优化pid控制,神经网络采用s函数编写
2025-03-02 上传
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