本文選題：Kalman濾波 + 單神經(jīng)元PID控制　； 參考：《吉林大學學報(理學版)》2016年06期

【摘要】：針對單神經(jīng)元PID控制器包含輸出噪聲,從而導致控制性能下降的問題,提出一種基于Kalman濾波理論的改進單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法.該算法通過引入狀態(tài)空間的概念,采用時域上的遞推方法進行數(shù)據(jù)濾波,控制對象的輸出值經(jīng)過Kalman濾波算法處理后再返回閉環(huán)控制系統(tǒng).實驗結(jié)果表明,改進算法能有效消減控制系統(tǒng)的輸出噪聲,接近于無噪聲的理想狀態(tài),提高了控制性能.
[Abstract]:An improved single neuron adaptive pid control algorithm based on Kalman filter theory is proposed to solve the problem that the single neuron pid controller contains output noise which leads to the deterioration of control performance. By introducing the concept of state space, the recursive method in time domain is used to filter the data. The output value of the control object is processed by Kalman filtering algorithm and then returned to the closed-loop control system. The experimental results show that the improved algorithm can effectively reduce the output noise of the control system and approach the noise-free ideal state and improve the control performance.
【作者單位】： 吉林大學計算機科學與技術(shù)學院;
【分類號】：TP273

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本文編號：2039803