【摘 要】
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构建一种基于多层神经网络结构的模糊PID参数自整定系统,将模糊规则和隶属函数的选取转化为神经网络中连接权系数和网络结构的优化问题;以氧化沟内溶解氧偏差最小为目标函数,
【机 构】
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南昌大学环境与化学工程学院,浙江大学控制科学与工程系
【基金项目】
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江西省科技攻关项目(20051B0400900)
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构建一种基于多层神经网络结构的模糊PID参数自整定系统,将模糊规则和隶属函数的选取转化为神经网络中连接权系数和网络结构的优化问题;以氧化沟内溶解氧偏差最小为目标函数,采用改进的遗传算法作为模糊神经网络的学习算法对网络的参数和结构进行优化,实现PID参数的在线自整定;仿真实验表明此方法较好地提高了氧化沟溶解氧系统的自学习能力和鲁棒性,使控制系统的动、静态性能都有较大的改善。
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