摘要
本发明公开了一种基于RBF的LQR跟踪控制方法。其步骤包括:采用现有方法设计基于LQR的PID控制器;设计RBF控制器,采用RBF神经网络对PID I型、II型、III型控制回路中被控对象的非线性部分进行逼近与补偿,实现系统对快速信号的LQR跟踪以及系统跟踪动态响应性能的改善。针对LQR方法依赖模型线性度的问题,本发明采用RBF神经网络对被控对象中的非线性部分逼近与补偿来实现系统性能的改善。本发明以PID I型、II型、III型控制回路中的欠阻尼、过阻尼、临界阻尼等不同工业系统为例来说明本发明方法的有效性,即本发明设计方法下的系统上升时间、调节时间等动态响应性能指标得到显著改善。
技术关键词
控制回路
跟踪控制方法
RBF神经网络
误差函数
系统误差
加速度
非线性
状态空间方程
对象建模
建模误差
位置跟踪
工业系统
控制器
信号
动态
有效性
表达式