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针对工业对象中普遍存在的大滞后、非线性、时变等复杂特性，本文结合PID 与神
经网络的特点，设计了PID 神经元网络控制器，仿真结果表明, 该控制器具有很高的灵活
性与鲁棒性，能取得较好的控制效果。
关键词：PID；神经网络；复杂温度；
现代工业控制领域, 许多工业对象具有大滞后、非线性、时变等特性,一般很难精确地
对它进行数学描述, 其控制对象参数也往往会随着工况和环境的变化而发生变化。虽然运用模糊控制,同时引入自适应算法及参数反馈,可在不需要对象精确数学模型的情况下,对非线性时变对象取得较好的控制效果[1~2]。但是仿真表明,当对象滞后较大时,模糊控制的效果会急剧变差,直至产生振荡或发散,这是由于系统时滞造成了模糊输出的控制量与系统实时所需控制量严重不符,时滞越大,被控对象输入输出之间的相关性越小,造成闭环控制的信息混乱[3]。针对这一问题,本文设计了一种基于PID 神经元网络的控制器,并以复杂温度为被控对象进行实物仿真,取得了较好的控制效果。
经网络的特点，设计了PID 神经元网络控制器，仿真结果表明, 该控制器具有很高的灵活
性与鲁棒性，能取得较好的控制效果。
关键词：PID；神经网络；复杂温度；
现代工业控制领域, 许多工业对象具有大滞后、非线性、时变等特性,一般很难精确地
对它进行数学描述, 其控制对象参数也往往会随着工况和环境的变化而发生变化。虽然运用模糊控制,同时引入自适应算法及参数反馈,可在不需要对象精确数学模型的情况下,对非线性时变对象取得较好的控制效果[1~2]。但是仿真表明,当对象滞后较大时,模糊控制的效果会急剧变差,直至产生振荡或发散,这是由于系统时滞造成了模糊输出的控制量与系统实时所需控制量严重不符,时滞越大,被控对象输入输出之间的相关性越小,造成闭环控制的信息混乱[3]。针对这一问题,本文设计了一种基于PID 神经元网络的控制器,并以复杂温度为被控对象进行实物仿真,取得了较好的控制效果。
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