【摘 要】
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为克服被控对象参数变化导致控制精度降低的问题，研究了一种BP神经网络模型预测控制算法。借助最小二乘递推算法在线预测系统模型参数，利用BP神经网络在线预测PID参数以控制被
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为克服被控对象参数变化导致控制精度降低的问题，研究了一种BP神经网络模型预测控制算法。借助最小二乘递推算法在线预测系统模型参数，利用BP神经网络在线预测PID参数以控制被控对象。该算法基于模型预测，首先在线性系统中验证其控制效果，然后将非线性问题作线性处理，采用BP神经网络模型预测PID控制器予以实现控制非线性系统。仿真曲线显示BP神经网络PID控制器用于线性系统可达到高精度控制要求；对于非线性系统有自适应及逼近任意函数的能力。仿真研究表明，该算法与传统BP神经网络PID控制器相比，其自适应能力更强，稳定
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