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基于BP神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制

     

摘要

针对复杂非线性系统采用常规PID控制品质不良的问题,通过引入辅助变量的紧格式动态线性化逼近系统模型,采用BP神经网络实现增量式预测滤波PID控制参数的在线整定算法,基于直接极小化指标函数优化算法进行BP神经网络连接权的在线学习,提出基于BP神经网络在线整定参数的预测滤波PID控制算法。仿真研究表明,因算法具有在线整定PID控制参数和预测控制性能,故提出的智能PID控制具有比常规PID控制更优的性能。

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