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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代工業(yè)過程的不斷復(fù)雜,實(shí)際生產(chǎn)過程中的非線性、時變性和不確定性的增加,傳統(tǒng)的PID控制器已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實(shí)需要。因此我們力圖將近些年發(fā)展起來的一些先進(jìn)的智能控制方法應(yīng)用到PID控制領(lǐng)域中,找出更加有效的控制策略。
在本文中,對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)各個環(huán)節(jié)進(jìn)行了研究,主要研究了智能算法在現(xiàn)代控制中的實(shí)際應(yīng)用,包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及模糊邏輯在模型辨識、PID參數(shù)整定和控制器設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。
首先對智能
2、控制的發(fā)展和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹。然后,重點(diǎn)介紹了PID控制、模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等基本知識,對模糊推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的背景以及經(jīng)典模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹。進(jìn)一步學(xué)習(xí)了遺傳算法和系統(tǒng)辨識及參數(shù)優(yōu)化的基本知識,提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)滯后常數(shù)辨識,結(jié)合遺傳算法的投影算法對系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行識別,利用遺傳算法對PID控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法。其次,學(xué)習(xí)研究了基于RBF結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對基于RBF結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI
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