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1、PID控制作為歷史最為悠久,生命力最強(qiáng)的控制方式一直在生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化控制中發(fā)揮著巨大的作用,但是隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展,被控對(duì)象正變得越來(lái)越復(fù)雜,而人們對(duì)其控制精度的要求卻日益提高,然而PID控制技術(shù)卻越來(lái)越不適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)對(duì)象的變化,這樣就產(chǎn)生了復(fù)雜性和精確性的尖銳矛盾。智能自適應(yīng)控制是解決上述問(wèn)題的有效方法之一,其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其良好的自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力,使得它可以作為一種很好的方法而得以應(yīng)用。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行性和目前計(jì)算機(jī)串行處
2、理方法的矛盾導(dǎo)致了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的實(shí)時(shí)性很難保證。單神經(jīng)元計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單,實(shí)時(shí)性容易保證,又具有自學(xué)習(xí)能力。 本論文主要將兩者的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合,提出了神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)不完全微分PID,并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的六種學(xué)習(xí)規(guī)則,即無(wú)監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、感知器的學(xué)習(xí)規(guī)則、有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、改進(jìn)的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、Delta學(xué)習(xí)規(guī)則和基于二次型性能指標(biāo)的學(xué)習(xí)規(guī)則,形成六種控制算法,以工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中常見(jiàn)的二階純滯后對(duì)象為例進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明,不完
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