【摘 要】
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传统PID的控制参数难以精确整定,且依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度.针对工业控制领域中大滞后系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制
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传统PID的控制参数难以精确整定,且依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度.针对工业控制领域中大滞后系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.该方法利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数.仿真表明,该方法可实现有效的控制,并且与常规PID相比,具有更好的自适应性和鲁棒性.
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