【摘 要】
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该文从深层含义出发,在介绍了几种基本神经网络模型的基础上,结合人工神经元网络的自学习功能,提出了基于神经网络的在线参数自整定方法(APID).APID采用的是BP模型,学习算法
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该文从深层含义出发,在介绍了几种基本神经网络模型的基础上,结合人工神经元网络的自学习功能,提出了基于神经网络的在线参数自整定方法(APID).APID采用的是BP模型,学习算法是共轭梯度学习算法,APID的工作原理是在线辨识并在线整定,能有效地克服控制器初值预置不准确带来的问题,通过自身的调节作用,使得该算法对模型的依赖很小,而且整个控制投入使用的周期很短.该文从理论上分析了该方法的可行性,运用Matlab对算法进行了仿真,通过与ZN公式整定法的比较,证明了该算法的可行性,及良好的动态性能.通过仿真分析,证明APID能够适用于参数变化的系统,可以实现常规PID控制器难以实现的功能.最后该文提出研究APID参数自整定这一课题在后期应从事的工作及PID参数自整定的未来发展方向.
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