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用BP神经网络自学习PID控制器的3个可调参数KP、KI和KD,实现最佳组合的PID控制.在调整神经网络的权值算法中,用被控对象的预测模型得到预测输出值来改进学习算法.该方法用于异步电动机直接转矩控制中效果明显.
改进型神经网络参数自学习PID控制器的实现
【摘 要】
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用BP神经网络自学习PID控制器的3个可调参数KP、KI和KD,实现最佳组合的PID控制.在调整神经网络的权值算法中,用被控对象的预测模型得到预测输出值来改进学习算法.该方法用于
【机 构】
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三峡大学电气信息学院
【出 处】
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三峡大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2002年3期
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