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题名改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真
被引量：16
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作者
吕晓丹
吴次南
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2021年第2期365-373,共9页
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基金
国家自然科学基金(11264007)资助项目。
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文摘
传统PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题。为了解决这些问题,本文提出了一款基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器不仅融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力,还创造性地将模糊规则参数化,使模糊规则也可以在线调整,进而提高了控制的准确性。同时,通过建构新型激活函数——IThLU函数,有效地避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生,提高了控制的响应性。最终的仿真实验结果表明:这种改进型模糊神经网络智能PID控制器可以实现控制参数的在线实时调整,提高系统的响应性、稳定性和准确性,是对PID控制算法的有效改进。
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关键词
PID控制器
模糊神经网络
参数化模糊规则
IThLU激活函数
SIMULINK仿真
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Keywords
PID controller
fuzzy neural network
parameterized fuzzy rules
IThLU activation function
Simulink simulation
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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