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设计了一种具有快速在线响应性能的神经形态自校正PID 控制器.它利用BP 网络对任意函数的逼近能力和自学习能力,通过离线预训练和在线学习,在控制系统运行过程中,对PID 控制器参数进行实时调整,从而使控制系统获得良好的动态响应特性,并且增强了控制系统的自适应能力和鲁棒性,有效地克服了传统PID 控制器对经验或受控对象数学模型准确程度的依赖性.燃气轮机排气温度控制的仿真实验证明了这一点.