论文部分内容阅读
基于三层BP网络的PID的整定控制器,将输出层神经元输出状态对应于PID控制器的比例、积分、微分参数.先确定输入层和隐含层节点数、给出各层权值初值、选定学习速率和动量因子、学习参数等,再计算采样时刻误差、各层神经元的输入输出、PID控制器输出.通过神经网络的自学习、实现PID控制参数的自适应调整.仿真表明该神经PID控制器在三参数自调整、控制量变化、减小误差等方面具有优势.