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本文将一种不同于用神经网络调整PID参数的新的融合算法—PID神经网络（PIDNN）应用于纸浆浓度控制。经过对纸浆浓度控制系统的仿真研究表明,PIDNN既具有常规PID控制器结构简单的优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,大大改善了纸浆浓度控制系统的性能。
基于PID神经网络的纸浆浓度控制
【摘 要】
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本文将一种不同于用神经网络调整PID参数的新的融合算法—PID神经网络（PIDNN）应用于纸浆浓度控制。经过对纸浆浓度控制系统的仿真研究表明,PIDNN既具有常规PID控制器结构简单的
【机 构】
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南京林业大学江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室
【出 处】
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造纸科学与技术
【发表日期】
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2011年4期
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