【摘 要】
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广义PID神经网络以经典的PID控制为基础,通过神经网络实现,进而进行自学习,用于多变量系统的解耦控制。本文给出了网络的结构、前向算法和反传算法。通过对双输入双输出系统
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广义PID神经网络以经典的PID控制为基础,通过神经网络实现,进而进行自学习,用于多变量系统的解耦控制。本文给出了网络的结构、前向算法和反传算法。通过对双输入双输出系统的仿真与神经网络自整定PID控制算法进行比较,和对简单模型的300MW单元机组协调控制系统进行了仿真。通过计算机仿真证明了基于神经网络的PID控制器网络结构简单规范具有良好的自学习和自适应解耦控制能力。系统易于实现,融解耦器与控制器于一体,适用于非线性多变量系统的解耦控制。能够使解耦后的系统具有良好的动态和静态性能,特别是依据PID控制规律来确定网络连接权的初值,具有参数快速收敛的优点。
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