【摘 要】
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研究薄膜厚度系统控制器优化问题,由于神经网络初始权值难以确定,使PID神经网络对控制器参数的自适应、自学习能力变差,最终导致控制效果不理想。为了解决这一问题,提出一种混合的粒子群算法,用来优化神经网络初始权值,进而实现控制器的优化,并应用于薄膜厚度控制系统。仿真结果表明:与PID神经网络控制器相比,优化后的控制器更好的实现了多变量控制系统的解耦控制,提高了控制器参数的自适应自学习能力,控制效果明显
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研究薄膜厚度系统控制器优化问题,由于神经网络初始权值难以确定,使PID神经网络对控制器参数的自适应、自学习能力变差,最终导致控制效果不理想。为了解决这一问题,提出一种混合的粒子群算法,用来优化神经网络初始权值,进而实现控制器的优化,并应用于薄膜厚度控制系统。仿真结果表明:与PID神经网络控制器相比,优化后的控制器更好的实现了多变量控制系统的解耦控制,提高了控制器参数的自适应自学习能力,控制效果明显,并且系统的鲁棒性较好。
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