基于优化BP神经网络的PID控制器研究

龙晓林; 徐金方

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提出了一种新型的基于优化BP神经网络结构的PID控制器(PID-NNC),该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力,又具有常规PID控制器结构简单、可靠性高的特点.且控制器的算法采用的是优化的BP算法,可以避免网络陷入局部极小点,也可以加快网络的训练速度.所以该控制器可以对具有非线性、时变性和不确定性等复杂系统实行控制.利用MATLAB软件对非线性系统进行了仿真研究,其仿真结果表明该控制器具有很好的控制效果.

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来源
《计算机测量与控制》 |2003年第2期|106-108|共3页
作者
龙晓林; 徐金方;
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作者单位

武汉理工大学;

自动化学院;

湖北;

武汉;

430070;

武汉重型机床厂研究所;

湖北;

武汉;

430072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP273.2;
关键词
神经网络; 优化BP算法; 控制器; 计算机仿真;

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