【摘 要】
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常规PID的控制,不但其参数难以整定,而且还依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度。根据反应釜温度时间滞后具有非线性、强耦合、不确定性过程
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常规PID的控制,不但其参数难以整定,而且还依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度。根据反应釜温度时间滞后具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要,提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法。并介绍了神经网络PID控制器的算法,对经典PID参数选取进行了分析。仿真结果表明,与传统PID算法相比,该控制方法可实现有效的控制,具有实现简单、控制效果好的特点。
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