一种神经网络控制器在流体阻力时变物体运动模型中的应用

摘要

在改进现有不可压缩流体中物体运动方程基础上,提出一种基于神经网络的PID控制方法.该方法利用了神经网络对非线性函数的逼近能力,通过在线学习方式调节PID控制器的3个参数,既提高了计算的效率,又可以进行自适应控制.采用该控制方法对不可压缩流体中物体的运动进行了数值模拟实验,结果表明,该方法具有有效性和可行性.