基于神经网络的自校正PID控制研究

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传统的比例积分微分(PID)控制器具有一定的局限性,尤其是当被控对象含有非线性、不确定性和时变特性时,常规的PID控制器往往难以发挥作用,甚至会失稳。利用神经网络进行复杂过程的PID控制很好地解决了上述问题,通过神经元的自学习能力来自适应调整权系数,利用BP算法最小化输出误差,大大提高了控制器的鲁棒性。
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