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神经元网络具有信息分布储存、并行处理以及自组织、自学习能力等优点。运用RBF神经网络训练了PID控制器的三个重要参数。相比于传统的PID控制器,提高了控制精度,使系统快速地达到了稳定状态。并进行了Matlab仿真,验证了这一结论。
纯滞后对象的RBF神经网络PID控制研究
【摘 要】
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神经元网络具有信息分布储存、并行处理以及自组织、自学习能力等优点。运用RBF神经网络训练了PID控制器的三个重要参数。相比于传统的PID控制器,提高了控制精度,使系统快速
【机 构】
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山西电力职业技术学院电力工程系,中船重工集团公司第七一八研究所工业控制工程部
【出 处】
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机械制造与自动化
【发表日期】
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2011年2期
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