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針對工業(yè)對象中普遍存在的大滯后、非線性、時變等復雜特性，本文結(jié)合PID 與神
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，設(shè)計了PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器，仿真結(jié)果表明, 該控制器具有很高的靈活
性與魯棒性，能取得較好的控制效果。
關(guān)鍵詞：PID；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；復雜溫度；
現(xiàn)代工業(yè)控制領(lǐng)域, 許多工業(yè)對象具有大滯后、非線性、時變等特性,一般很難精確地
對它進行數(shù)學描述, 其控制對象參數(shù)也往往會隨著工況和環(huán)境的變化而發(fā)生變化。雖然運用模糊控制,同時引入自適應算法及參數(shù)反饋,可在不需要對象精確數(shù)學模型的情況下,對非線性時變對象取得較好的控制效果[1~2]。但是仿真表明,當對象滯后較大時,模糊控制的效果會急劇變差,直至產(chǎn)生振蕩或發(fā)散,這是由于系統(tǒng)時滯造成了模糊輸出的控制量與系統(tǒng)實時所需控制量嚴重不符,時滯越大,被控對象輸入輸出之間的相關(guān)性越小,造成閉環(huán)控制的信息混亂[3]。針對這一問題,本文設(shè)計了一種基于PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的控制器,并以復雜溫度為被控對象進行實物仿真,取得了較好的控制效果。
經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，設(shè)計了PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器，仿真結(jié)果表明, 該控制器具有很高的靈活
性與魯棒性，能取得較好的控制效果。
關(guān)鍵詞：PID；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；復雜溫度；
現(xiàn)代工業(yè)控制領(lǐng)域, 許多工業(yè)對象具有大滯后、非線性、時變等特性,一般很難精確地
對它進行數(shù)學描述, 其控制對象參數(shù)也往往會隨著工況和環(huán)境的變化而發(fā)生變化。雖然運用模糊控制,同時引入自適應算法及參數(shù)反饋,可在不需要對象精確數(shù)學模型的情況下,對非線性時變對象取得較好的控制效果[1~2]。但是仿真表明,當對象滯后較大時,模糊控制的效果會急劇變差,直至產(chǎn)生振蕩或發(fā)散,這是由于系統(tǒng)時滯造成了模糊輸出的控制量與系統(tǒng)實時所需控制量嚴重不符,時滯越大,被控對象輸入輸出之間的相關(guān)性越小,造成閉環(huán)控制的信息混亂[3]。針對這一問題,本文設(shè)計了一種基于PID 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的控制器,并以復雜溫度為被控對象進行實物仿真,取得了較好的控制效果。
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