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利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识，提出了一种基于BP神经网络的PID控制器；给出了相应的控制算法；并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对于模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，证明了神经网络控制的优越性。
一种时变非线性对象神经网络PID控制的仿真
【摘 要】
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利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识，提出了一种基于BP神经网络的PID控制器；给出了相应的控制算法；并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2006年11期
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