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| 基于BP神经网络的连续搅拌反应釜PID自校正控制 | |
| 摘 要： | 研究了基于BP神经网络的连续搅拌反应釜PID自校正控制,采用梯度下降法调整PID参数,BP神经网络的逼近特性和自适应能力改善了控制效果。通过仿真实例对基于神经网络的PID控制器和经典PID控制器性能进行比较,结果表明:在相同的暂态响应时间下,前者的超调量更小,而且控制器具有较小的输出量。 |
PID SeIf-tuning ControI of Continuous Stirred Tank Reactor Based on BP NeuraI Network |
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