TY -的A2 -王,子东盟——钟,Yuanchang盟——黄、徐盟——孟、Pu AU - Li Fachuan PY - 2014 DA - 2014/07/24 TI - PSO-RBF神经网络PID控制算法的电动气体压力调节器SP - 731368六世- 2014 AB -当前电动气体压力调节器通常采用传统的PID控制算法驱动控制的核心部分(微电机)电动气体压力调节器。为了进一步提高跟踪性能和缩短响应时间,提出了一种改进的PID智能控制算法,适用于电动气体压力调节器。该算法使用基于PSO算法的改进的RBF神经网络在线调整PID参数。理论分析和仿真结果表明,该算法缩短了阶跃响应时间和提高了跟踪性能。SN - 1085 - 3375你2014/731368 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2014/731368——摩根富林明-抽象和应用分析PB - Hindawi出版公司KW - ER