基于改进径向基神经网络的风电叶片模温串级PID控制算法
针对风电叶片模具电加热系统中被控对象存在的大惯性、非线性、干扰多等问题，提出一种基于改进径向基（RBF）神经网络的串级PID温度控制方法。首先，采用RBF神经网络结构对常规PID串级控制主回路结构进行优化，在此基础上，引入双动量因子，对主控制回路的输出Jacobian信息进行系统辨识，进而实现对控制器参数的自适应整定；其次，采用Kalman滤波器对主回路的输出噪声进行滤波，以消除外部扰动对系统辨识效果的影响；最后，搭建电加热试验平台，通过现场试验对上述算法的控制效果进行分析。仿真及现场试验结果表明：改进的径向基神经网络串级PID温度控制系统相较于常规串级控制具有响应快、超调低、抗干扰能力强等优点，且在主控制回路中的Kalman滤波算法能有效消减系统的输出噪声，可在很大程度上提高控制性能。
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