【摘 要】
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通过研究非线性系统动态特性,分析了一般神经PID控制器的控制特点并在此基础上给出了一种改进算法。通过在线训练和学习来修正参数,实现神经网络自适应调整比例常数PID控制。
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通过研究非线性系统动态特性,分析了一般神经PID控制器的控制特点并在此基础上给出了一种改进算法。通过在线训练和学习来修正参数,实现神经网络自适应调整比例常数PID控制。该算法充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,使得比例常数随着偏差的大小而变化,使目标函数达到最优化。仿真结果表明,在对非线性动态系统进行控制时,自适应PID神经网络控制算法具有很强的灵活性和高效性,能取得良好的控制性能。
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