基于神经网络的PID控制器参数优化方法研究

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本文主要研究了神经网络在PID控制器参数整定和优化过程中的一些问题。大量的仿真和实验表明:(1)神经网络辨识器作为PID控制器参数整定和优化的基础,必须进一步的完善,才能为参数整定和优化提供可靠精确的对象模型。(2)由于PID控制器的特点和目标函数的选择,基于目标函数的直接优化方法如单纯形法仍然是PID控制器参数优化的主要方法。(3)神经网络智能PID控制器在PID参数的在线整定和优化中有很好的应用。(4)除B-P网络外,用Hopfield网络的能量极小原理优化PID参数是很有潜力的发展方向。
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