【摘 要】
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展示了一种基于BP神经网络的PID控制器,利用神经网络的自学习特性,将神经网络与PID控制方法相结合,采用3层前向网络,动态BP算法,实现对温度控制系统的在线智能控制,显示了BP
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院,
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展示了一种基于BP神经网络的PID控制器,利用神经网络的自学习特性,将神经网络与PID控制方法相结合,采用3层前向网络,动态BP算法,实现对温度控制系统的在线智能控制,显示了BP神经网络PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的能力.仿真结果表明,此种PID在温度控制中能够取得较满意的效果.
A PID controller based on BP neural network is presented. Based on the self-learning characteristic of neural network, the neural network and PID control method are combined. The 3-layer forward network and dynamic BP algorithm are used to realize the on-line intelligence of temperature control system Control shows the strong robustness of the BP neural network PID control method and the ability of the neural network to solve the highly nonlinear and serious uncertain system.The simulation results show that this PID can be obtained in the temperature control Satisfactory results.
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