【摘 要】
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利用神经网络自学习的特性,结合常规PID(比例-积分-微分)控制理论,提出基于BP(back propaga-tion)神经网络进行PID参数整定的控制策略.该方案能实现控制器参数的自动调整,以
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61143005);福建省科技计划重大项目(2011H6019);福建省科技计划重点项目(2009H0033);福建省自然科学基金青年创新项目(2011J05153);福建省泉州市科技计划重大项目(2008ZD14-21);中央高校基本科研业务费——国家自然科学基金培育计划专项基金资助项目(JB-ZR1204)
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利用神经网络自学习的特性,结合常规PID(比例-积分-微分)控制理论,提出基于BP(back propaga-tion)神经网络进行PID参数整定的控制策略.该方案能实现控制器参数的自动调整,以及在线调节参数Kp,Ki,Kd,适应被控过程的时变性,提高控制的性能和可靠性.仿真结果表明:相对于传统的PID控制方法,神经网络PID控制系统取得更满意的控制效果.
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