基于神经网络的自校正PID控制研究

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摘要传统的比例积分微分(PID)控制器具有一定的局限性,尤其是当被控对象含有非线性、不确定性和时变特性时,常规的PID控制器往往难以发挥作用,甚至会失稳。利用神经网络进行复杂过程的PID控制很好地解决了上述问题,通过神经元的自学习能力来自适应调整权系数,利用BP算法最小化输出误差,大大提高了控制器的鲁棒性。

作者徐海锋马飞

机构地区石家庄铁道学院中国电子科技集团公司第

出处《计算机与网络》 2007年第9期52-53,共2页 Computer & Network

关键词 PID控制器神经网络 BP算法鲁棒性

分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

引文网络
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