基于遗传算法的神经网络PID控制方法研究

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PID控制器因其自身具有结构简单,针对线性系统具有较好控制效果的优点而被广泛应用于自动控制领域。但实际系统的数学模型往往是未知、复杂的,使得常规PID调控效果不尽如人意。考虑到常规PID的缺点,文中提出一种遗传算法与神经网络PID相结合的方法。此方法具有类似PID控制器的明确物理意义,又具有神经网络的非线性映射特点,而且在引入遗传算法后改善了神经网络权重、阈值初值选取盲目的不足。
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