本文主要研究内容
作者闫时军,高强,张建学,王经纬（2019）在《某随动负载模拟器GM/SN-PID自适应控制》一文中研究指出：为提高某随动负载模拟器加载系统的加载精度,设计一种基于灰预测单神经元PID自适应(grey prediction single neuron PID,GM/SN-PID)控制策略。通过分析随动负载模拟器的系统构成和工作原理,简化加载电机模型,根据转动惯量盘模型,建立随动负载模拟器模型。在传统PID控制的基础上引入灰预测模型用于初始化PID参数的整定,单神经元自适应控制器用于在线调节PID比例、积分和微分参数。仿真结果表明:该方法能提高加载系统的加载精度,具有较强的鲁棒性,优于传统PID控制。
Abstract
wei di gao mou sui dong fu zai mo ni qi jia zai ji tong de jia zai jing du ,she ji yi chong ji yu hui yu ce chan shen jing yuan PIDzi kuo ying (grey prediction single neuron PID,GM/SN-PID)kong zhi ce lve 。tong guo fen xi sui dong fu zai mo ni qi de ji tong gou cheng he gong zuo yuan li ,jian hua jia zai dian ji mo xing ,gen ju zhuai dong guan liang pan mo xing ,jian li sui dong fu zai mo ni qi mo xing 。zai chuan tong PIDkong zhi de ji chu shang yin ru hui yu ce mo xing yong yu chu shi hua PIDcan shu de zheng ding ,chan shen jing yuan zi kuo ying kong zhi qi yong yu zai xian diao jie PIDbi li 、ji fen he wei fen can shu 。fang zhen jie guo biao ming :gai fang fa neng di gao jia zai ji tong de jia zai jing du ,ju you jiao jiang de lu bang xing ,you yu chuan tong PIDkong zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自兵工自动化的闫时军,高强,张建学,王经纬，发表于刊物兵工自动化2019年05期论文，是一篇关于随动系统论文,单神经元论文,灰预测论文,跟踪精度论文,兵工自动化2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自兵工自动化2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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