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基于BP神经网络的PID智能控制

PID控制要获得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系,这种关系不一定是简单的“线性组合”,从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具有的任意非线性表达的能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。

#神经网络#算法#人工智能
基于BP神经网络的PID智能控制

PID控制要获得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系,这种关系不一定是简单的“线性组合”,从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具有的任意非线性表达的能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。

#神经网络#算法#人工智能
基于BP神经网络的PID智能控制

PID控制要获得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系,这种关系不一定是简单的“线性组合”,从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具有的任意非线性表达的能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。

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