基于RBF神经网络的自适应PID控制算法研究

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针对传统PID的控制参数难以精确整定,与RBF神经网络很难满足实时控制的缺点。构建一种基于RBF神经网络的自适应PID控制策略。该策略利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数。仿真结果表明所设计的控制器是可行的和有效的,具有更强的适应性、鲁棒性,达到了满意的控制性能。为直流电机的有效控制提供了理论和实验基础。
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