【摘 要】
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串级液位控制系统是工业过程控制中最典型的系统，针对该系统具有不确定性和时变性的特点，首先在分析串级液位控制系统的结构和控制原理的基础上，采用实验建模的方法建立了系统的
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串级液位控制系统是工业过程控制中最典型的系统，针对该系统具有不确定性和时变性的特点，首先在分析串级液位控制系统的结构和控制原理的基础上，采用实验建模的方法建立了系统的数学模型；然后充分利用PID结构简单、抗干扰能力强的特点以及神经网络具有自学习和自适应的特长，引入粒子群算法对网络权值进行优化，提出了一种基于改进粒子群算法的神经网络PID控制器，既克服了BP神经网络收敛速度慢，容易陷入局部极小值的缺点，也克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点；最后在MATLAB环境下进行串级液位系统的仿真试验对系统的性能进
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