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針對工業對象中普遍存在的大滯后、非線性、時變等復雜特性，本文結合PID 與神
經網絡的特點，設計了PID 神經元網絡控制器，仿真結果表明, 該控制器具有很高的靈活
性與魯棒性，能取得較好的控制效果。
關鍵詞：PID；神經網絡；復雜溫度；
現代工業控制領域, 許多工業對象具有大滯后、非線性、時變等特性,一般很難精確地
對它進行數學描述, 其控制對象參數也往往會隨著工況和環境的變化而發生變化。雖然運用模糊控制,同時引入自適應算法及參數反饋,可在不需要對象精確數學模型的情況下,對非線性時變對象取得較好的控制效果[1~2]。但是仿真表明,當對象滯后較大時,模糊控制的效果會急劇變差,直至產生振蕩或發散,這是由于系統時滯造成了模糊輸出的控制量與系統實時所需控制量嚴重不符,時滯越大,被控對象輸入輸出之間的相關性越小,造成閉環控制的信息混亂[3]。針對這一問題,本文設計了一種基于PID 神經元網絡的控制器,并以復雜溫度為被控對象進行實物仿真,取得了較好的控制效果。
經網絡的特點，設計了PID 神經元網絡控制器，仿真結果表明, 該控制器具有很高的靈活
性與魯棒性，能取得較好的控制效果。
關鍵詞：PID；神經網絡；復雜溫度；
現代工業控制領域, 許多工業對象具有大滯后、非線性、時變等特性,一般很難精確地
對它進行數學描述, 其控制對象參數也往往會隨著工況和環境的變化而發生變化。雖然運用模糊控制,同時引入自適應算法及參數反饋,可在不需要對象精確數學模型的情況下,對非線性時變對象取得較好的控制效果[1~2]。但是仿真表明,當對象滯后較大時,模糊控制的效果會急劇變差,直至產生振蕩或發散,這是由于系統時滯造成了模糊輸出的控制量與系統實時所需控制量嚴重不符,時滯越大,被控對象輸入輸出之間的相關性越小,造成閉環控制的信息混亂[3]。針對這一問題,本文設計了一種基于PID 神經元網絡的控制器,并以復雜溫度為被控對象進行實物仿真,取得了較好的控制效果。
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