PID神经网络控制器在发动机油门控制中的应用

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BP网络与PID控制器相结合,可以实现对PID控制器参数的优化调整。但是BP网络的隐含层层数和神经元节点数的选取尚无定则,需要反复的计算论证才能确定;并且网络连接权重初值选取为随机值,难以保证系统初始运行的稳定。本文提出一种将BP神经网络与PID控制规律融合的新方法--PID神经网络,该方法控制结构简单、系统参数物理意义明确,同时又克服了上述网络的诸多缺点。将该方法应用于对发动机油门开度的仿真控制,仿真结果表明该控制器大大改善了发动机油门控制系统的性能,仿真效果良好。
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