【摘 要】
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以电加热炉为控制对象,提出一种基于BP神经网络的PID控制策略。针对BP网络学习速度的缓慢性及较差的泛化能力,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,对传统BP神经网络进行改
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以电加热炉为控制对象,提出一种基于BP神经网络的PID控制策略。针对BP网络学习速度的缓慢性及较差的泛化能力,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,对传统BP神经网络进行改进,改善算法在训练过程中的收敛特性。最后仿真结果证明了该控制策略的有效性。
Taking electric heating furnace as control object, a PID control strategy based on BP neural network is proposed. Aiming at the slowness and poor generalization ability of BP network learning speed, guided by Fletcher-Reeves linear search method, the traditional BP neural network is improved to improve the convergence characteristics of the algorithm in the training process. The simulation results show the effectiveness of the control strategy.
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