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讨论了一种基于共轭梯度算法的改进的BP神经网络的PID控制技术,利用神经网络的自学习能力,实现对工业微波加热炉中温度的智能控制,用于解决微波加热系统的时变性,不确定性和非线性方面的问题。仿真结果表明这种建立在神经网络模型上的PID控制技术能够满足工业微波加热中的温度控制要求。
一种改进的工业微波炉加热控制PID技术
【摘 要】
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讨论了一种基于共轭梯度算法的改进的BP神经网络的PID控制技术,利用神经网络的自学习能力,实现对工业微波加热炉中温度的智能控制,用于解决微波加热系统的时变性,不确定性和
【机 构】
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昆明理工大学,云南民族大学,浙江万里学院
【出 处】
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工业加热
【发表日期】
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2015年2期
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