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Research of PID Control System Based on Diagonal Recurrent Neural Network

机译:基于对角线复发神经网络的PID控制系统研究

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摘要

This paper presents a new optimization variable arguments PID controller based on Diagonal Recurrent Neural Network (DRNN). The parameters of PID controller can be tuned on line, and its learning algorithms are given. Utilizing DRNN and recurrent prediction error algorithm (RPE) is the identification of a controlled plant realized. The simulation results show that this system is reliable, adaptive, fast and robust.
机译:本文介绍了基于对角线复发神经网络(DRNN)的新优化变量参数PID控制器。 PID控制器的参数可以在线调谐,并给出其学习算法。 利用DRNN和反复预测误差算法(RPE)是实现了控制设备的识别。 仿真结果表明,该系统可靠,自适应,快速且坚固。

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