基于BP神经网络的PID智能温度控制器设计

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PID控制被广泛应用在工业过程控制领域,但是在实际应用中往往具有非线性、时变不确定性,导致PID参数整定难以达到最佳控制要求.本文将神经网络技术应用于PID控制中,利用神经网络具有的非线性函数逼近能力,通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制,并将研究结果用于单片机温度控制器,效果良好.
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