【摘 要】
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设计了一种基于神经网络结构的模糊控制器,并将它与PID控制器相结合,动态的调整PID参数。系统根据技术人员的经验和知识,离线的进行学习,使得模糊神经网络掌握调节PID参数的
【机 构】
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江西省机器人与焊接自动化重点实验室,南昌大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助(50075037);江西省自然科学基金资助(550079)
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设计了一种基于神经网络结构的模糊控制器,并将它与PID控制器相结合,动态的调整PID参数。系统根据技术人员的经验和知识,离线的进行学习,使得模糊神经网络掌握调节PID参数的规则,模糊神经网络根据系统的偏差和偏差变化率实时的对PID的三个参数进行优化。以电弧传感器作为对象,通过仿真试验,证明了在相同的PID算法下,此控制方法起到较好的效果,说明此算法是可行的。
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