计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2011年
8期
100-103,180
,共5页
模型预测%最小二乘递推算法%BP神经网络PID控制器
模型預測%最小二乘遞推算法%BP神經網絡PID控製器
모형예측%최소이승체추산법%BP신경망락PID공제기
为克服被控对象参数变化导致控制精度降低的问题,研究了一种BP神经网络模型预测控制算法.借助最小二乘递推算法在线预测系统模型参数,利用BP神经网络在线预测PID参数以控制被控对象.该算法基于模型预测,首先在线性系统中验证其控制效果,然后将非线性问题作线性处理,采用BP神经网络模型预测PID控制器予以实现控制非线性系统.仿真曲线显示BP神经网络PID控制器用于线性系统可达到高精度控制要求；对于非线性系统有自适应及逼近任意函数的能力.仿真研究表明,该算法与传统BP神经网络PID控制器相比,其自适应能力更强,稳定性更好,控制精度更高.
為剋服被控對象參數變化導緻控製精度降低的問題,研究瞭一種BP神經網絡模型預測控製算法.藉助最小二乘遞推算法在線預測繫統模型參數,利用BP神經網絡在線預測PID參數以控製被控對象.該算法基于模型預測,首先在線性繫統中驗證其控製效果,然後將非線性問題作線性處理,採用BP神經網絡模型預測PID控製器予以實現控製非線性繫統.倣真麯線顯示BP神經網絡PID控製器用于線性繫統可達到高精度控製要求；對于非線性繫統有自適應及逼近任意函數的能力.倣真研究錶明,該算法與傳統BP神經網絡PID控製器相比,其自適應能力更彊,穩定性更好,控製精度更高.
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