【摘 要】
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BP神经网络已被广泛应用于PID控制器的优化调参,但这种调参方法具有收敛速度慢、学习时间长、连接权重初值为随机值、易于陷入局部极小等缺点.本文提出了一种不同于用BP网络
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BP神经网络已被广泛应用于PID控制器的优化调参,但这种调参方法具有收敛速度慢、学习时间长、连接权重初值为随机值、易于陷入局部极小等缺点.本文提出了一种不同于用BP网络调整PID参数的新的融合方法:PID神经网络控制器(PIDNN):该控制器不仅能克服以上缺点,而且具有很好的鲁棒性.本文对PIDNN在某无人机姿态控制系统的应用进行了仿真研究,仿真结果表明该控制器能够大大地改善姿态控制系统性能.
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