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针对经典PID控制的参数不能在线调整的缺陷,提出了一种基于BP神经网络的PID控制算法,利用BP神经网络比较强的学习能力实现了PID控制参数的在线调整和优化,并对其在伺服系统中的应用进行了仿真。仿真结果表明该算法优良,加快了系统响应速度,减少了超调量,适应于非线性系统。
基于BP神经网络的PID控制器在伺服系统中的应用研究
【摘 要】
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针对经典PID控制的参数不能在线调整的缺陷,提出了一种基于BP神经网络的PID控制算法,利用BP神经网络比较强的学习能力实现了PID控制参数的在线调整和优化,并对其在伺服系统中
【机 构】
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河南科技大学电子信息工程学院
【出 处】
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工矿自动化
【发表日期】
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2010年5期
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