期刊文献⁺

任意字段

题名或关键词

题名

关键词

文摘

作者

第一作者

机构

刊名

分类号

参考文献

作者简介

基金资助

栏目信息

基于神经元网络的智能PID控制及应用被引量：44

THE PROGRESS OF CIMS TECHNOLOGY AND COMPOSITE INFORMATION MODEL

下载PDF

导出

摘要本文提出了一种神经网络的智能ＰＩＤ控制系统，给出了有效的基于共轭梯度的神经网络学习算法。经过仿真实验和应用结果表明，这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。

作者王耀南童调生蔡自兴

机构地区湖南大学电气工程系

出处《信息与控制》 CSCD 北大核心 1994年第3期185-189,共5页 Information and Control

基金国家自然科学基金高校博士点基金

关键词神经网络智能控制 PID控制 CIMS， architectures，information model

分类号 TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

引文网络
相关文献

同被引文献180

1钟兴福,吴应湘,郑之初,赖英旭,田树祥.用涡轮流量计测量多相流流量[J].仪器仪表学报,2002,23(z2):858-859. 被引量：24
2张玲,张鸣明,何伟.基于BP神经网络算法的车牌字符识别系统设计[J].电视技术,2008,32(z1):140-142. 被引量：8
3汪木兰,顾绳谷.现代电力传动智能化发展趋势[J].电气传动,1993,23(3):2-6. 被引量：7
4谢宏,何怡刚,吴杰.基于小波—神经网络模拟电路故障诊断方法的研究[J].仪器仪表学报,2004,25(5):672-675. 被引量：28
5刘欣,尹绍清,肖顺达.模糊自适应Smith预估控制及其应用[J].控制理论与应用,1993,10(4):399-403. 被引量：17
6徐嗣鑫,戴友元.前向神经网络的一种快速学习方法及其应用[J].控制与决策,1993,8(4):284-288. 被引量：20
7谭永红.神经网络逢适应PID控制及其应用[J].模式识别与人工智能,1993,6(1):81-85. 被引量：29
8彭敏放,何怡刚,王耀南.基于神经网络与证据理论的模拟电路故障诊断[J].电路与系统学报,2005,10(1):35-39. 被引量：20
9谭永红.基于BP神经网络的自适应控制[J].控制理论与应用,1994,11(1):84-88. 被引量：91
10李平,王慧,钱积新,孙优贤,周春晖.精确－模糊混合控制系统[J].控制理论与应用,1994,11(2):199-202. 被引量：5

引证文献44

1罗麦青,周少武,章兢,张志飞.神经元自适应PID控制在串级调速系统中的应用[J].湖南大学学报（自然科学版）,2001,28(S1):80-85.
2王拂为,孟晓风.一种基于动态神经网络的PID参数在线自整定方法[J].仪器仪表学报,2001,22(z1):50-51. 被引量：4
3白艳萍,胡红萍,冀鹏.前馈型神经网络在SARS疫情分析中的应用[J].测试技术学报,2004,18(z5):135-138. 被引量：1
4李祥华,廖晓钟.改进模糊神经网络控制在伺服系统中的应用[J].控制工程,2004,11(3):209-211.
5任永平,李圣怡.一种非线性PD控制器设计[J].控制工程,2005,12(3):224-227.
6王耀南.一种模糊神经网络自校正控制器设计与应用[J].湖南大学学报（自然科学版）,1995,22(2):68-75. 被引量：2
7王耀南.基于神经网络的非线性最优控制[J].湖南大学学报（自然科学版）,1995,22(5):68-74. 被引量：2
8田存生,马世伟,王玉曾.基于神经网络的具有Smith预估器的PID控制[J].兰州大学学报（自然科学版）,1995,31(4):105-108. 被引量：2
9王永祥,黄筱调.基于神经网络移动机器人PID控制[J].控制工程,2005,12(5):458-460. 被引量：5
10施修峰,桂卫华.自适应PID在低同步串级调速系统中的应用[J].有色金属加工,2005,34(5):56-59.

二级引证文献427

1刘宗奎,许晓敬,侯晓亮.火电厂脱硝控制系统设计与改进措施[J].中国设备工程,2019(24):71-72. 被引量：1
2罗毅,郑东升.基于神经元网络PID的含铬废水智能处理系统[J].仪器仪表学报,2006,27(z1):214-216. 被引量：2
3佘花娣,陈景堂,黄亚群,祝丽英,池书敏.利用DNA指纹图谱进行农作物品种鉴定的研究进展[J].河北农业大学学报,2003,26(z1):28-30. 被引量：19
4王化祥,徐丽荣,洪海龙.基于神经网络的橡胶硫化控制系统[J].测控技术,2002,21(z1):111-113.
5袁著祉,陈增强,李翔.联接主义智能控制综述[J].自动化学报,2002,28(S1):38-59. 被引量：3
6杨慧中,陶振麟,张素贞.带一类自适应非线性特性的变步长BP学习算法[J].系统仿真学报,2001,13(z1):108-110. 被引量：2
7李小春,朱双鹤.二自由度平面机械手的神经网络建模与实时控制[J].空军工程大学学报（自然科学版）,2000,1(4):42-44. 被引量：2
8封锋,陈军,郑亚.基于神经网络的固体推进剂专家系统研究[J].世界科技研究与发展,2009,31(1):81-83.
9龚建芳.神经网络在直流调速中应用[J].上海电机学院学报,2003,6(3):1-5.
10杨阳,赵建玉,王旭东.多通道协调加载控制方法[J].济南大学学报（自然科学版）,2013,27(2):136-139.

1Astr.,KJ.向智能PID迈进[J].现代科技译丛（大连）,1993(3):7-18.
2雷勇.一种新型智能PID模糊控制器的设计[J].成飞情报,1991,0(3):9-15.
3赵子都.计算机控制及应用[J].自动化博览,1997(1):12-13.
4张先鹤,石曙东,王义高.智能PID的设计[J].湖北师范学院学报（自然科学版）,1998,0(3):102-104.
5朱忠旺.智能PID控制调节初探[J].甘肃冶金,2010,32(5):175-177.
6李焱,李伟超.入侵检测系统中神经网络分析器的设计[J].电脑知识与技术,2009,5(9):7229-7232.
7安宁,邱玮炜.智能PID控制综述[J].技术与市场,2010,17(7):5-6. 被引量：5
8王宏涛,周儒荣,张丽艳.现代测量方法在逆向工程数据采集技术中的应用[J].航空计测技术,2003,23(4):1-4. 被引量：36
9程序控制[J].自动化技术：英文版,2005(5):4-6.
10许又丹,欧嘉文.基于智能PID的小车调速系统研究[J].硅谷,2014,7(18):31-31.

信息与控制

1994年第3期

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...

;

使用帮助返回顶部