基于Memristor的RBF神经网络PID控制器参数调整
196 浏览量
更新于2024-08-27
收藏 303KB PDF 举报
本文主要探讨了使用基于Memristive Radial Basis Function (RBF)神经网络来优化PID控制器参数的方法。这种方法旨在利用RBF神经网络的自我组织、自我学习和自适应能力,自动调整PID控制器的参数,以提高控制系统的性能。同时,引入了 Memristor 这一具有记忆功能的非线性元件,以解决传统RBF神经网络在权重更新算法上的复杂性和计算量大的问题。
在工业自动化和控制系统中,PID控制器因其简单、稳定和广泛适用性而被广泛应用。然而,传统的PID控制器的参数设置往往需要根据具体应用进行手动调整,这既费时又可能不准确。RBF神经网络提供了一种基于识别的PID控制器自动调整参数的解决方案。RBF网络以其快速的逼近能力和对非线性系统的适应性,能够有效地识别系统动态特性,进而优化控制器参数。
然而,RBF神经网络在训练过程中需要大量的计算,其权重更新算法也比较复杂。为了解决这些问题,作者提出将Memristor引入到RBF神经网络中。Memristor是一种具有记忆特性的新型电子元件,已在存储电路和人工智能领域展现出潜力。将其集成到RBF网络中,可以简化权重更新过程,减少计算负担,并可能提升学习效率和网络性能。
文章中,作者通过Simulink模型进行了仿真研究,以验证Memristive RBF神经网络在PID参数调整中的有效性。Simulink是MATLAB软件的一个重要组成部分,常用于系统建模和仿真。通过Simulink,作者构建了一个包含Memristive RBF神经网络和PID控制器的系统模型,进行了动态性能分析,以展示该方法在实际应用中的优势。
总结来说,这篇论文提出了一个创新的解决方案,即使用基于Memristor的RBF神经网络来优化PID控制器的参数。这一方法有望提高控制系统的自动调节能力,降低人工干预的需求,同时减轻了计算复杂度。通过实际仿真,证明了这种结合的可行性,对于未来在自动化控制领域的应用具有重要的理论和实践意义。
2021-02-10 上传
2021-02-21 上传
2021-05-29 上传
2021-06-01 上传
2021-05-30 上传
2021-06-01 上传
2021-05-30 上传
2022-08-03 上传
2021-08-09 上传
weixin_38694023
- 粉丝: 4
- 资源: 976
最新资源
- 新代数控API接口实现CNC数据采集技术解析
- Java版Window任务管理器的设计与实现
- 响应式网页模板及前端源码合集:HTML、CSS、JS与H5
- 可爱贪吃蛇动画特效的Canvas实现教程
- 微信小程序婚礼邀请函教程
- SOCR UCLA WebGis修改:整合世界银行数据
- BUPT计网课程设计:实现具有中继转发功能的DNS服务器
- C# Winform记事本工具开发教程与功能介绍
- 移动端自适应H5网页模板与前端源码包
- Logadm日志管理工具:创建与删除日志条目的详细指南
- 双日记微信小程序开源项目-百度地图集成
- ThreeJS天空盒素材集锦 35+ 优质效果
- 百度地图Java源码深度解析:GoogleDapper中文翻译与应用
- Linux系统调查工具:BashScripts脚本集合
- Kubernetes v1.20 完整二进制安装指南与脚本
- 百度地图开发java源码-KSYMediaPlayerKit_Android库更新与使用说明