Abstract：
人工智能技术在各个领域飞速发展,特别是智能控制领域.传统PID控制存在参数整定和性能优化过程繁琐、控制效果不理想的问题.人工神经网络算法可以利用控制系统中的输入输出信号,不断更新控制网络来调整PID的控制参数,使得PID控制可以迅速达到理想的控制效果.首先总结了单神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络算法的原理,以及与PID控制领域结合的方法,然后将振动台传递函数模型作为被控对象,对比了各种算法的参数整定效果,分析了各种算法的优点与不足.其次通过数值仿真验证了智能算法在PID控制参数自整定中的有效性和优越性,最后对未来的神经网络控制研究方向提出了建议.
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制造业自动化
ISSN： 1009-0134
Year： 2024
Issue： 12
Volume： 46
Page： 100-106
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