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基于神经网络的非线性时变对象自适应控制方法研究
基于神经网络的非线性时变对象自适应控制方法研究
来源 :化工自动化及仪表 | 被引量 : 0次 | 上传用户:marker1900
【摘 要】
:
针对工业控制中的非线性、时变和滞后被控对象,将神经网络辨识器和PID控制技术有机结合,构建自适应PID控制器,并引入知识先导学习算法,提高时间效率。仿真分析表明:该自适应P
【作 者】
:
臧玉萍
张洋
孙博
【机 构】
:
长春工业大学人文信息学院,长春工业大学基础科学学院
【出 处】
:
化工自动化及仪表
【发表日期】
:
2016年1期
【关键词】
:
自适应PID控制
单神经元
神经网络辨识器
知识先导学习算法
系统辨识
参数自整定
self-adaptive PID controlsingle neural
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针对工业控制中的非线性、时变和滞后被控对象,将神经网络辨识器和PID控制技术有机结合,构建自适应PID控制器,并引入知识先导学习算法,提高时间效率。仿真分析表明:该自适应PID控制器能够自动辨识被控对象模型、自整定控制参数,在辨识误差、响应时间及超调量等指标上均有良好表现。
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