【摘 要】
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针对传统的PID控制算法参数整定困难、控制效果不理想,一般BP神经网络算法收敛速度慢,容易使运行系统局部陷入极小及稳态时震荡等缺点,将神经网络算法与PID控制法相结合,引入
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针对传统的PID控制算法参数整定困难、控制效果不理想,一般BP神经网络算法收敛速度慢,容易使运行系统局部陷入极小及稳态时震荡等缺点,将神经网络算法与PID控制法相结合,引入动量因子自适应学习速率算法改进PID神经网络,并在Matlab中进行了实时仿真训练。仿真结果表明,此控制策略在被控对象未知或参数变化的情况下,具有很强的适应性和鲁棒性,相对于其他PID和神经网络调整参数方法,本算法有其实用性。
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