【摘 要】
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基于PID神经网络的控制器可以完成变量的单输入-单输出非线性系统的任务。该控制器采用BP(误差反向传播)算法来修正连接权重值,通过在线训练和学习,使目标函数到达最优值。充
【机 构】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
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基于PID神经网络的控制器可以完成变量的单输入-单输出非线性系统的任务。该控制器采用BP(误差反向传播)算法来修正连接权重值,通过在线训练和学习,使目标函数到达最优值。充分利用了BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,显示了神经网络在解决非线性系统方面的潜能。为了达到控制的目的,和其他非线性建模技术相比较,PID神经网络有几个明确的优点和它独特的用法相一致。仿真结果表明,在时非线性动态系统控制时,基于PID神经网络的控制系统具有很强的灵活和高效性,能取得良好的控制效果。
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