【摘 要】
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针对传统PID控制方法在溶解氧浓度控制过程中存在控制精度低,参数整定难等问题,文中提出了一种基于前馈神经网络PID控制溶解氧浓度的方法,实质就是利用前馈神经网络的自学习
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61034008,61203099,61225016);北京市自然科学基金项目(4122006);教育部博士点新教师基金项目(20121103120020)
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针对传统PID控制方法在溶解氧浓度控制过程中存在控制精度低,参数整定难等问题,文中提出了一种基于前馈神经网络PID控制溶解氧浓度的方法,实质就是利用前馈神经网络的自学习、自组织以及较强的容错能力对PID各参数进行在线实时整定,从而解决传统PID控制方法精度低、参数整定难的问题。通过仿真实验结果表明,神经网络PID控制方法能够较好的控制溶解氧浓度,同时系统还具有良好的自适应性和鲁棒性。
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