10.3969/j.issn.1000-3932.2006.05.016
PID神经网络控制及其在山梨醇生产线上的应用研究
针对大时滞及过程不确定的工业过程对象,提出一种PID神经网络控制方法,利用BP网络自整定学习,使PID参数实现最佳的非线性组合,克服了常规PID算法不适应大时滞及过程不确定系统的缺陷,大大提高了控制系统的鲁棒性.仿真研究和工程应用表明,本文控制方法容易实现,并且具有很强的鲁棒性和良好的控制品质.
PID神经网络、BP算法、自整定、鲁棒性、大时滞系统
33
TP273(自动化技术及设备)
2006-11-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
58-60