基于Smith预估补偿与RBF神经网络的改进PID控制

摘要：

由于工业界普遍存在且难以很好地解决恒温控制的大滞后和非线性问题.特提出了将Smith预估补偿和RBF神经网络与PID控制相结合的改进PID控制算法.该算法利用Smith预估补偿对温度滞后问题进行处理,利用RBF网络在线学习能力进行PID参数的动态调整处理非线性问题,进而保证恒温控制使系统处于最佳状态.

关键词：Smith、RBF-NN、PID、大滞后、非线性、恒温控制、氟碳喷涂、烘道

所属期刊栏目：34

分类号：TN911-34

在线出版日期：2011-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：153-157