【摘 要】
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为了更好地解决常规PID控制精度差、无自适应性、跟随性能差等问题，将RBF神经网络与常规PID控制算法结合起来，可以实现动态辨识，利用神经网络的学习能力，可以根据控制环境在线修正PID控制的比例、积分、微分参数，使其更加符合调节需求，从而能够提升系统的实时性以及适应性，通过加入阶跃信号和正弦信号两种不同的信号，基于Matlab软件中的Simulink环境对控制系统进行仿真，验证基于RBF神经网络P
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为了更好地解决常规PID控制精度差、无自适应性、跟随性能差等问题，将RBF神经网络与常规PID控制算法结合起来，可以实现动态辨识，利用神经网络的学习能力，可以根据控制环境在线修正PID控制的比例、积分、微分参数，使其更加符合调节需求，从而能够提升系统的实时性以及适应性，通过加入阶跃信号和正弦信号两种不同的信号，基于Matlab软件中的Simulink环境对控制系统进行仿真，验证基于RBF神经网络PID控制算法的控制性能。通过控制系统仿真结果得出结论：基于RBF神经网络PID控制算法具有响应速度快、超调小和跟随性能好、无静态偏差等优点，其控制效果明显优于常规PID控制算法。
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