【摘 要】
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PID(偏差的比例、积分、微分)控制是一种应用很普遍的控制技术,目前在很多方面都有广泛的应用。然而,工业上有许多被控对象无法对其建立精确数学模型因此仅使用传统的PID算法
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PID(偏差的比例、积分、微分)控制是一种应用很普遍的控制技术,目前在很多方面都有广泛的应用。然而,工业上有许多被控对象无法对其建立精确数学模型因此仅使用传统的PID算法进行控制,难以获得比较理想的控制效果。
神经网络控制是20世纪80年代末发展起来的自动控制领域的前沿学科,它是智能控制的一个新的分支,对于解决非线性,不确定,不确知被控对象的问题开辟了一条新的道路。
本篇论文详细阐述了神经网络PID控制器。首先简要介绍了神经网络的理论基础和神经网络的学习算法,常规PID控制器,并且将神经网络与传统的PID控制相结合,将神经网络在控制结构中作为控制器与辨识器,从而改善了传统PID控制在解决复杂的非线性、不确定、不确知系统控制问题上的不足,使得系统稳定、鲁棒性好。本文重点是采用循环递推模式,将BP算法与PID算法相结合,采用三层前向网络,动态BP算法,将估值重复利用,以达到加快辨识速度,消除噪声的效果。
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