【摘 要】
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针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法.采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数的在线调整信息,并由
【机 构】
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安徽马鞍山市湖东中路59号安徽工业大学电气信息学院,243002山东师范大学传播学院;
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针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法.采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数的在线调整信息,并由单神经元PlD控制器完成控制器参数的在线自整定,从而实现系统的智能控制.仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.
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