【摘 要】
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对于清洗机器人这样一个复杂的非线性、时变系统，常规PID控制方法难以达到满意的控制效果。提出了一种BP神经网络与常规PID（比例、积分、微分）控制相结合的智能控制方法，利用辨识
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对于清洗机器人这样一个复杂的非线性、时变系统，常规PID控制方法难以达到满意的控制效果。提出了一种BP神经网络与常规PID（比例、积分、微分）控制相结合的智能控制方法，利用辨识网络逼近被控系统获得BP神经网络学习所需梯度信息，从而实现PID控制参数的在线调整，以适应控制系统的动态变化。对系统辨识模型进行了正弦输入下的逼近仿真；在对建立的运动学模型经离散化处理，得到其传递函数的基础上，对控制系统进行的角阶跃输入响应进行了对比仿真分析。仿真结果表明，辨识模型能很好的逼近被控对象，基于BP神经网络的自适应PID
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