[發明專利]基于粒子濾波和RBF辨識的神經網絡PID控制參數自整定方法

無效

• 申請號: 201110104853.6
• 申請日: 2011-04-26
• 公開（公告）號: CN102141776A
• 公開（公告）日: 2011-08-03
• 發明（設計）人: 朱志宇;趙成;伍雪冬;王建華;王敏;楊官校;戴曉強
• 申請（專利權）人: 江蘇科技大學
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 樓高潮

1.一種基于粒子濾波和RBF辨識的神經網絡PID控制參數自整定方法，其特征是采用如下步驟：

1)將系統中的神經元PID控制器輸出連接控制對象輸入，將PID控制器輸出和系統輸出y_out分別連接RBF神經網絡辨識結構的輸入，系統輸出y_out和RBF神經網絡辨識結構之間連接粒子濾波部分；

2)采用粒子濾波對系統輸出y_out進行濾波，得到粒子濾波輸出y_e，將粒子濾波輸出y_e和RBF神經網絡輸出y_m相減的值e₂＝y_e-y_m作為目標函數訓練RBF神經網絡，得到RBF神經網絡辨識輸出y_m(k)；

3)結合RBF神經網絡辨識輸出y_m(k)計算系統的雅可比信息u(k)是PID控制器輸出的控制信號，y_out(k)是系統輸出的控制信號；

4)將系統參考輸入r_in和系統輸出y_out之間的偏差信號e₁作為目標函數訓練神經元，應用雅可比信息指導神經元通過學習算法調整PID控制器的比例系數、積分時間常數和微分時間常數這3個參數。

2.根據權利要求1所述的基于粒子濾波和RBF辨識的神經網絡PID控制參數自整定方法，其特征是：步驟2)所述對系統輸出y_out進行濾波的方法包括如下步驟：

A)在k＝0時刻隨機抽取n個樣本，逐點計算對應樣本的采樣值；

B)計算對應樣本的權值并對其進行歸一化；

C)重采樣N次；

D)輸出狀態估計和方差估計；

E)循環k→k+1直至結束，得到粒子濾波輸出y_e。