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提出一种基于神经网络实现的自学习ＰＩＤ控制策略，该控制策略不需要被控对象的精确模型，对于被控系统的非线性和大惯性具有强的适应性和鲁棒性，本策略应用于波水电站前池水位实时控制中，取得满意控制性能。
径流式电站前池水位自学习PID控制策略
【摘 要】
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提出一种基于神经网络实现的自学习ＰＩＤ控制策略，该控制策略不需要被控对象的精确模型，对于被控系统的非线性和大惯性具有强的适应性和鲁棒性，本策略应用于波水电站前池水位实时控制
【机 构】
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华中理工大学,湖南波水电站
【出 处】
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水电能源科学
【发表日期】
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1996年1期
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