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基于改进型BP神经网络的PID控制算法
被引量：
11
1
作者
刘迪
唐永红
+1 位作者
王晶
刘孝磊
《兵工自动化》
2010年第3期28-30,32,共4页
针对传统的PID控制算法很难获得比较理想的控制效果的问题,提出一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。根据BP神经网络的结构和特点,介绍了改进型BP神经网络算法描述及PID控制器的结构,并通过实例进行仿真分析。结果表明,改进型BP神...
针对传统的PID控制算法很难获得比较理想的控制效果的问题,提出一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。根据BP神经网络的结构和特点,介绍了改进型BP神经网络算法描述及PID控制器的结构,并通过实例进行仿真分析。结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,降低超调量,抗干扰性强和增强系统的鲁棒性,优于常规PID控制器。
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关键词
PID控制
神经网络
被控对象
非线性系统
仿真
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题名
基于改进型BP神经网络的PID控制算法
被引量：
11
1
作者
刘迪
唐永红
王晶
刘孝磊
机构
海军航空
工程
学院
控制
工程
系
烟台职业学院材料工程系
海军航空
工程
学院
基础部
出处
《兵工自动化》
2010年第3期28-30,32,共4页
基金
海军航空工程学院基础科研基金
基于神经网络的自适应PID控制算法研究(HYJC200932)
文摘
针对传统的PID控制算法很难获得比较理想的控制效果的问题,提出一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。根据BP神经网络的结构和特点,介绍了改进型BP神经网络算法描述及PID控制器的结构,并通过实例进行仿真分析。结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,降低超调量,抗干扰性强和增强系统的鲁棒性,优于常规PID控制器。
关键词
PID控制
神经网络
被控对象
非线性系统
仿真
Keywords
PID control
Neural network
Controlled device
Nonlinear system
Simulation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进型BP神经网络的PID控制算法
刘迪
唐永红
王晶
刘孝磊
《兵工自动化》
2010
11
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