噪声与振动控制
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  2012, Vol. 32 Issue (4): 68-72    DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2012.04.016
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增量式PID神经网络控制器和仿真
姜长松1, 2 ,李幼德 2,李 静2
( 1. 吉林大学 植物科学学院, 长春 130062;2. 吉林大学 汽车工程学院, 长春 130022 )
Incremental PID Neural Network Controller and Simulodion
JIANG Chang-song 1, 2, LI You-de 2, LI Jing 2
( 1. College of Plant Science, Jilin University, Changchun 130062, China;2. College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China )
 全文: PDF (0 KB)   HTML (1 KB)  输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 针对三档阻尼可控减振器的特点,利用神经网络理论,设计一种基于M×Q×3结构BP神经网络的PID 神经网络控制器。该控制器可根据被控系统的运行状态,通过神经网络的自学习、加权系数调整,使神经网络输出PID控制器参数,从而达到较好的控制效果。对被动悬架与可控悬架系统进行三种典型工况的仿真分析,验证本文所提控制算法的有效性。
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姜长松
李幼德
李 静
关键词振动与波   半主动悬架   增量式PID神经网络   控制器   仿真     
AbstractAccording to the characteristics of the controllable three-levels damping vibration damper, the PID neural network controller based on the BP neural network of M×Q×3 structure is designed by using the neural network theory. According to the operation state of the controlled system, the PID controller parameters can be output through the neural network by the self-learning and the adjustment of the weighting coefficients of the neural network. A better control effect can be gained in this way. The effectiveness of this control algorithm is verified by the simulation analysis of three typical operating conditions for the passive suspension and the controlled suspension system.
Key wordsvibration and wave   semi-active suspension   incremental PID neural network   controller   simulation   
收稿日期: 2011-10-14;
ZTFLH:  
   
通讯作者: 姜长松   
引用本文:   
姜长松,李幼德,李 静. 增量式PID神经网络控制器和仿真[J]. , 2012, 32(4): 68-72.
JIANG Chang-song,LI You-de,LI Jing. Incremental PID Neural Network Controller and Simulodion[J]. , 2012, 32(4): 68-72.
链接本文:  
http://nvc.sjtu.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.1006-1355.2012.04.016
 
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