自适应增益和次序调度的基于径向基函数神经网络的最优分数阶PI{lambda}D{mu}控制器
摘要：考虑到四种不同类别的高阶过程，本文研究了分数阶（FO）PI{lambda}D{mu}控制器的增益和顺序调度。使用径向基函数（RBF）型人工神经网络（ANN）对最优PID / FOPID控制器参数与降阶过程模型之间的映射进行了处理。通过模拟研究，展示了RBFNN在线调度此类控制器对于随机变化的设定点和过程参数的有效性。
作者：Saptarshi Das, Sayan Saha, Ayan Mukherjee, Indranil Pan, and Amitava Gupta
论文ID：1202.5692
分类：Systems and Control
分类简称：cs.SY
提交时间：2012-02-28