神经网络自学习PID控制器的研究

傅志中; 梁峰

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从兼顾人工神经网络控制系统自学习能力和实时性角度出发,通过构建新的人工神经网络自学习PID控制器的结构,控制系统的样本拾取,更新与优化均采用在线学习方式,使控制系统具有较强的自学习能力.在分析了目前广为应用的多层前向神经网络误差反向传播算法(BP)的局限性及原因的基础上,提高了改进的BP算法-自适应动量项BP算法.从而提高了神经网络的收敛速度和收敛精度,并通过实例验证了自学习PID控制器的可行性及改进算法的合理性.图6参4

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来源
《动力工程学报》|2004年第3期|379-382|共4页
作者
傅志中; 梁峰;
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作者单位

上海理工大学,光学与电子信息工程学院,上海,200093;

上海理工大学,光学与电子信息工程学院,上海,200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
自动控制技术; 神经网络; 自学习; PID控制器; BP算法;

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