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神经网络
实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定性，常规 PID 控制器很难适应运行工况的变化，不能获得理想的控制效果。因此，考虑采用神经网络 PID 控制器，因为神经网络 PID 控制器包含有常规 PID 的控制思想，同时具有非线性的映射、自学习和自适应能力，结构简单，而且能适应环境变化，有较强的鲁棒性，可实现自适应的非线性控制［1］。但是，神经网络初始权值的选取影响控制器的性能，采用反复实验随机选取的方法很难得到理想参数的控制器，即使找到了也不能保证是最优的。为了获得理想的控制效果，我们提出用遗传算法优化神经网络控制器参数的方案。遗传算法（Genetic AIgOrithm，GA）是借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的搜索算法，由美国 J. HOIIand 教授提出，可广泛用于优化、学习、自适应控制规划和人工生命等领域［2］，具有良好的全局优化性能［3］。本研究采用遗传算法优化 BP 神经网络 PID 控制器的参数，得到了理想控制效果的控制器.
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