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神经网络
1 引言肿控制具有较强的鲁棒性，结构简单，对模型依赖程度小等优点。广泛应用于工业过程中。但是，参数的整定及在线自适应调整都是常规PD控制器难以解决的问题［1］。针对上述情况，本文设计了一种新型的神经网络PⅢ控制器，该控制器的主要特点是它有两个子神经网络，一个是RBF辨识网络，用于求对象的灵敏度信息；另一个是BP网络，实现PⅢ参数能够在线调整。 2控制系统结构图基于神经网络自适应PⅢ控制系统的结构如图1所示。控制器由3个部分组成：（1）经典PⅢ控制器，直接对被控对象过程进行闭环控制，其3个参数k、七。、k在线整定。（2）RBF辩收稿日期：2008一12一04 16 Techn呻s 0f AI J10|僧Ⅱ0n＆却pl吼№ 识网络，用于建立被控系统的辩识模型，以便动态地观测控制对象的输出对控制输入的灵敏度，提供给BP神经网络。（3）BP神经网络，通过调整自身权系数，对PID控制参数进行调节，以达到某种性能指标的最优。
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