【摘 要】
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将梯度优化过程看作反馈控制系统 ,从而提出了一种带动量项的PID梯度算法 (PIDGDM ) .进一步讨论了该算法的收敛特性 .提出了一种非线性PID控制器以对付一些非线性控制问题 .
【机 构】
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桂林电子工业学院智能系统与工业控制研究室!桂林541004,桂林电子工业学院智能系统与工业控制研究室!桂林541004,比利时根特大学控制工程与自动化系!根特,比利时,加拿大西蒙·弗雷泽大学工程科学系
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将梯度优化过程看作反馈控制系统 ,从而提出了一种带动量项的PID梯度算法 (PIDGDM ) .进一步讨论了该算法的收敛特性 .提出了一种非线性PID控制器以对付一些非线性控制问题 .神经网络被用于实现该非线性PID控制器 .PIDGDM算法被用于训练所提出的神经网络非线性PID控制器 .最后 ,给出了有关方法应用于两个化工过程的仿真研究结果 .
Considering the gradient optimization process as a feedback control system, a PID gradient-driven algorithm (PIDGDM) is proposed. The convergence of this algorithm is further discussed. A nonlinear PID controller is proposed to deal with some nonlinear control The neural network is used to realize this nonlinear PID controller.PIDGDM algorithm is used to train the proposed neural network nonlinear PID controller.Finally, the simulation results of the method applied to two chemical processes are given.
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