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随着科学技术的发展,现代工业对控制系统的响应速度、稳态精度等提出更高的要求.传统的PID控制方法在非线性系统和具有不确定性的时变系统表现出一定的局限性.基于此,结合控制领域中新兴的人工智能控制方法,设计了能够在线学习、具有自适应性的PID型ADALINE网络控制器;描述了ADALINE神经网络的学习机理;论证了最小二乘法(LMS算法)可以确保权值收敛;在电模拟机上成功实现了ADALINE网络控制器对二阶系统的控制,并对控制结果进行了仔细地分析.