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针对工作环境中存在的干扰和噪声,普通PID控制算法的控制效果较差,提出了一种基于CMAC神经网络与PID控制算法相结合的复合控制算法,通过对结构参数的调整,可以达到较小的误差。仿真结果验证了该算法的有效性,表明这种控制方法能够有效的提高系统的抗干扰性能,并且具有很好的适应性和鲁棒性。
一种基于CMAC神经网络系统辨识算法的仿真研究
【摘 要】
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针对工作环境中存在的干扰和噪声,普通PID控制算法的控制效果较差,提出了一种基于CMAC神经网络与PID控制算法相结合的复合控制算法,通过对结构参数的调整,可以达到较小的误差
【机 构】
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海军航空工程学院控制工程系,中国兵器集团第203研究所
【出 处】
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自动化与仪器仪表
【发表日期】
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2014年2期
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