基于不完全微分PID算法的神经网络控制  

The Neural Network Control based on Incomplete Differential PID Algorithm

作　　者：毛恒[1] 王永初[1] 

机构地区：[1]华侨大学机电及自动化工程学院,泉州362011

出　　处：《自动化仪表》2005年第1期9-11,14,共4页Process Automation Instrumentation

基　　金：福建省自然科学基金 (编号 :A991 0 0 1 1 );国务院侨办基金 (编号 :0 3QZR1 3)资助项目。

摘　　要：有关神经网络PID控制的文献中使用的大都是PID的一般控制算法 ,而性能相对优于一般PID控制算法的不完全微分PID算法则很少用于神经网络控制中。神经网络与不完全微分的PID算法相结合应用于神经网络控制 ,其中神经网络使用的是BP网络和神经元。通过仿真实验 ,证明控制效果良好。In literatures about neural network PID control, mostly the ordinary PID algorithm is adopted, while the incomplete differential PID algorithm which is much better than the ordinary PID algorithm has not been often used. In this paper the authors combine the incomplete differential PID algorithm with the neural network that uses the BP network and neuron for neural network control. The simulation shows that the control result is excellent.

关 键 词：神经网络控制 PID算法 PID控制算法 仿真实验 BP网络 使用 性能 全微分 证明 一般 

分 类 号：TH137[机械工程—机械制造及自动化] TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]