【摘 要】
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为了更好地实现对工业过程温度的控制,文章设计了一种基于CMAC神经网络模型的PID控制算法。将该算法应用于温度控制中,研究了改变被控对象参数时的系统响应特性。仿真结果表
【机 构】
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海军航空工程学院控制工程系,中国人民解放军61345部队,中国人民解放军91206部队,
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为了更好地实现对工业过程温度的控制,文章设计了一种基于CMAC神经网络模型的PID控制算法。将该算法应用于温度控制中,研究了改变被控对象参数时的系统响应特性。仿真结果表明,该算法具有较强的自适应能力和鲁棒性,其性能优于常规PID控制算法。
In order to better realize the control of industrial process temperature, a PID control algorithm based on CMAC neural network model is designed. The algorithm is applied to temperature control, and the system response characteristics when the parameters of the controlled object are changed are studied. Simulation results show that this algorithm has strong self-adaptability and robustness, and its performance is superior to the conventional PID control algorithm.
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