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1、些絲墼!!塑0766侖肥工學(xué)大HefeiUniversityofTechi30警Iogy碩士學(xué)位論文MASTERDISSERTATIoN@論文題目：——j旦量旦墊蹦!蔓董查童量蕉劍生的應(yīng)用與仿真研究學(xué)位類矧?qū)W歷碩士學(xué)科專業(yè)：工程領(lǐng)域)堡堡裝備及衛(wèi)塑些盟呈墨作者姓名：塾潔——導(dǎo)師姓名：————生武型塾里——完成時間：——2盟衛(wèi)生_￡旦—ApplicationandSimulationofNeuralNetworksPIDAlgorithm
2、onFluxControllingAbstraetDevelopmentandnowadayslevelofProcessControlandTechnologyofAutomaticisintroducedinthispaperForfindingitsexactmathmodelissodifficultthatacontrolsystembasedonNeuralNetworksPIDisdesignedforfluxcontro
3、llingafteranalysisontheprocesscontrolsystemItisestablishedbasedontheconventionalPIDcontrolsystemTheNeuraiNetworksPIDcontrolsystemismadeupofNNIandNNCThepredictivevaluecanbegottenthroughtheonlinelearningofNNINNCCallbeuscda
4、sPIDcontrollertreatsthepredictivevalHeofNNIasgoal，optimizesthePIDparametersthroughcontinuouslychangingweightsandthresholdAccordinglyitcanimprovetheperformanceoftheconventionalPIDcon打olalgorithmAfluxcontrolsystemisdesigne
5、dforprocesscontrolexpedmentalequipmentUseanewtypeofintelligentcontrolalgorithms—neuralnetworksPIDcontrolalgorithmtocontrolthefluxwhichissensitivetotime，nonlinearandcomplex；establishasimplifiedsimulationmodeloffluxcontrol
6、systemusingtheSimulinkinMATLABAndexperimentrespectivelywiththeconventionalPIDcontrolandtheneuralnetworksPIDcontrolsystemTheresultsshowthattheneuralnetworksPIDcontrolsystemisbetterthantheconventionalPIDonadaptabilityrobus
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