【摘 要】
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提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案.神经元具有很强的自学习和自适应能力,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数,使控制器能够适应受控
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提出了一种采用神经元的自适应预测PID控制方案.神经元具有很强的自学习和自适应能力,它可根据系统的误差并通过一定的学习算法来不断修正控制器的参数,使控制器能够适应受控对象结构参数以及环境的变化.因此采用单神经元构成自适应PID控制器,将神经元与PID控制结合,对PID参数进行在线寻优、自校正,使PID控制能有效地对付一些较复杂非线性被控对象,特别是难于用传统方法建模的被控对象.同时为了提高系统的快速跟踪和抗干扰能力,采用了动态自适应神经元(APE)对非线性系统进行预测,即用神经元建立起非线性系统的预测模型
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