【摘 要】
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针对工业控制领域中复杂非线性时变系统和传统RBF神经网络辨识PID控制的不足,提出了一种基于聚类结合算法的动态RBF神经网络在线辨识PID自适应控制方法.通过优化的动态RBF辨
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针对工业控制领域中复杂非线性时变系统和传统RBF神经网络辨识PID控制的不足,提出了一种基于聚类结合算法的动态RBF神经网络在线辨识PID自适应控制方法.通过优化的动态RBF辨识神经网络更好地描述了控制对象的动态行为,获得PID参数在线调整信息,实现系统的智能控制.仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比该方法具有较高的控制精度,较快的系统响应,较强的适应性和鲁棒性.
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