【摘 要】
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阐述对非线性系统建模设计是十分关键的.建立一个通用的且控制精度高的非线性系统模型,可以为实际生产过程提供理论基础.传统的PID控制算法的数学模型已经得到了广泛的使用,但是也暴露出诸如稳定性差、精度不够高等许多局限性.基于当前困难,提出了利用径向基神经网络改进传统的PID控制算法,实现更高稳定性和更高精度的目的.2个实验案例的分析表明,结合了RBF的PID控制器网络更具有逼近真实信号输入的能力,同时还满足在经典U模型上的非线性控制.
【机 构】
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南华大学 核科学技术学院,湖南 421001
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阐述对非线性系统建模设计是十分关键的.建立一个通用的且控制精度高的非线性系统模型,可以为实际生产过程提供理论基础.传统的PID控制算法的数学模型已经得到了广泛的使用,但是也暴露出诸如稳定性差、精度不够高等许多局限性.基于当前困难,提出了利用径向基神经网络改进传统的PID控制算法,实现更高稳定性和更高精度的目的.2个实验案例的分析表明,结合了RBF的PID控制器网络更具有逼近真实信号输入的能力,同时还满足在经典U模型上的非线性控制.
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