【摘 要】
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针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前
【机 构】
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南京师范大学电气与自动化工程学院,东南大学自动化学院,日本爱知工业大学智能机械工学科丰田470-0392日本
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针对精密角度定位系统存在非线性、时变性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,采用3层前向网络、动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于控制对象的kp、ki、kd参数,实现精密角度定位PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统的PID控制,控制性能有较大的提高,能有效提高定位精度,缩短定位时间。
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