Lanzhou University of Technology Institutional Repository （LUT_IR）
| 基于RBF神经网络的智能车速度控制系统研究 | |
| 尤晓玲; 王能才 | |
| 2015-01-30 | |
| 发表期刊 | 电气自动化
 |
| ISSN | ISSN：1000-3886 |
| 期号 | 2015年01期页码:102-104+110 |
| 摘要 | 针对传统PID控制算法在电磁导航智能车速度偏差处理中存在比例、积分、微分参数一经确定,不能在线调整、不具有自适应能力的缺点,提出了将RBF神经元网络控制器及其算法应用到智能车的调速系统中,对传统PID参数整定进行改进。RBF神经网络能够辨识智能车电机的数学模型,可以根据控制效果在线训练和学习,调整网络连接权重值,最终自适应地整定PID三个参数来实现智能车的速度控制。MATLAB仿真测试表明,与传统PID控制算法相比,RBF神经网络PID整定算法在智能车速度控制中具有响应快,超调量小、鲁棒性和适应性强的优点,大大提高了智能车电机控制系统的性能。 |
| 关键词 | PID控制 RBF神经网络 电磁导航智能车 速度控制 MATLAB仿真 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/7726 |
| 专题 | 兰州理工大学 电气工程与信息工程学院 |
| 作者单位 | 1.兰州石化职业技术学院电子电气工程系 2.兰州理工大学电气工程与信息工程学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 尤晓玲,王能才. 基于RBF神经网络的智能车速度控制系统研究[J]. 电气自动化,2015(2015年01期):102-104+110. |
| APA | 尤晓玲,&王能才.(2015).基于RBF神经网络的智能车速度控制系统研究.电气自动化(2015年01期),102-104+110. |
| MLA | 尤晓玲,et al."基于RBF神经网络的智能车速度控制系统研究".电气自动化 .2015年01期(2015):102-104+110. |
| 条目包含的文件 | 下载所有文件 | |||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 基于RBF神经网络的智能车速度控制系统研（353KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 | |
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