Kalman滤波在单神经元PID控制中的应用

发布时间：2018-06-19 11:56

  本文选题：Kalman滤波 + 单神经元PID控制　； 参考：《吉林大学学报(理学版)》2016年06期

【摘要】：针对单神经元PID控制器包含输出噪声,从而导致控制性能下降的问题,提出一种基于Kalman滤波理论的改进单神经元自适应PID控制算法.该算法通过引入状态空间的概念,采用时域上的递推方法进行数据滤波,控制对象的输出值经过Kalman滤波算法处理后再返回闭环控制系统.实验结果表明,改进算法能有效消减控制系统的输出噪声,接近于无噪声的理想状态,提高了控制性能.
[Abstract]:An improved single neuron adaptive pid control algorithm based on Kalman filter theory is proposed to solve the problem that the single neuron pid controller contains output noise which leads to the deterioration of control performance. By introducing the concept of state space, the recursive method in time domain is used to filter the data. The output value of the control object is processed by Kalman filtering algorithm and then returned to the closed-loop control system. The experimental results show that the improved algorithm can effectively reduce the output noise of the control system and approach the noise-free ideal state and improve the control performance.
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;
【分类号】：TP273

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本文编号：2039803