【摘 要】
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单神经元自适应PID控制是一种实现简单的智能控制策略，其神经元的学习通常使用有教师的Hebb学习规则。本文提出一种有教师的Oja学习规则，并将这种规则引入了神经元的自适应学习
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单神经元自适应PID控制是一种实现简单的智能控制策略，其神经元的学习通常使用有教师的Hebb学习规则。本文提出一种有教师的Oja学习规则，并将这种规则引入了神经元的自适应学习中，分析了神经元的学习速率对控制性能的影响。为了对神经元的学习速率进行优化，采用了十进制编码的遗传算法。算法中使用多种遗传算子，避免了简单遗传算法可能出现的早熟现象。 研究中选取数字信号处理器(DSP，TMS320F240)作为硬件实现的控制核心，并结合数字信号处理器的特点实现了所提出的智能控制算法。 针对无刷直流电动机进行了仿真试验和实际试验，试验结果表明，这种新算法可以提高智能控制器的可靠性，同时降低了计算量，减轻了硬件的负担；也说明数字信号处理器适合于实现实时智能控制。
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