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提出一种基于ＢＰ神经网络在线自学习自适应ＰＩＤ控制方法，控制器由一经典ＰＩＤ控制器和一神经网络补偿器组成。控制器的设计不依赖于系统的先验知识，控制参数的调整是基于被控过程测量信息，利用反馈误差学习算法来实现的。仿真结果表明该方法的结构简单，控制品质优良。
基于神经网络在线自学习自适应PID控制
【摘 要】
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提出一种基于ＢＰ神经网络在线自学习自适应ＰＩＤ控制方法，控制器由一经典ＰＩＤ控制器和一神经网络补偿器组成。控制器的设计不依赖于系统的先验知识，控制参数的调整是基于被控过程测量信息，利用反馈误差学习算法来实现的。仿真结果表明该方法的结构简单，控制品质优良。
【机 构】
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滨工程大学自动化学院
【出 处】
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2000年中国控制与决策学术年会
【发表日期】
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2000年12期
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