基于蚁群优化的神经网络智能PID控制策略研究

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提出了一种基于蚁群优化、BP网络学习和RBF网络辨识的智能PID控制策略,有效地克服了BP算法训练过程中收敛慢和易陷入局部极小值的缺陷。利用该控制策略,对PID参数进行在线调整,并应用于材料试验机电液位置伺服系统。仿真结果表明,与各种传统PID控制策略相比,采用该智能PID控制器控制的系统具有更好的动态响应特性和抗扰动能力。
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