【摘 要】
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本文主要介绍了基于BP神经网络自整定的PID控制,神经网络的自学习、自组织的能力,可实现PID参数的在线自整定和优化。将该算法运用到煤矿用伺服电机控制系统的PID控制中,仿真
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本文主要介绍了基于BP神经网络自整定的PID控制,神经网络的自学习、自组织的能力,可实现PID参数的在线自整定和优化。将该算法运用到煤矿用伺服电机控制系统的PID控制中,仿真结果表明该方法在其控制系统的动态性能和稳定性方面得到了良好的控制效果,并且有一定的抗干扰能力。
This paper mainly introduces the PID control based on BP neural network self-tuning, the self-learning and self-organizing ability of neural network, and can realize online self-tuning and optimization of PID parameters. The algorithm is applied to the PID control of coal mine servo motor control system. The simulation results show that this method has a good control effect in the dynamic performance and stability of the control system, and has some anti-interference ability.
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