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為了改善工業控制系統的動態調節品質，運用BP 神經網絡控制算法設計了一種神經
網絡PID 控制器，并給出了基于西門子PLC 的神經網絡PID 控制器的實現方法，仿真和實驗結果表明，控制器在改善工業控制系統動態行為上具有突出的優勢,對工程應用有實用價值。
目前，工業控制系統調節使用最為廣泛的仍是典型的PID控制，但在實際的情況中，常
規PID調節器固化的一組參數難以滿足其調節品質的要求，因此，研究和改善現有的控制方式顯得尤為重要，神經網絡控制作為一種智能控制方式，主要克服了由于過程本身的不確定性、不精確性和噪聲帶來的困難，因而在處理模型參數的不確定性、復雜性和非線性方面具有突出的優勢。因此，神經網絡控制技術很適合應用于工業控制調節系統中[1]。將神經網絡控制技術與經典PID控制技術的結合己經成為當前熱點，而將神經網絡控制技術應用于PID控制器的設計卻很少，相關的資料論文也很有限，在神經網絡控制技術大力發展和應用日益廣泛的今天做一些這方面的探討是有益的。
網絡PID 控制器，并給出了基于西門子PLC 的神經網絡PID 控制器的實現方法，仿真和實驗結果表明，控制器在改善工業控制系統動態行為上具有突出的優勢,對工程應用有實用價值。
目前，工業控制系統調節使用最為廣泛的仍是典型的PID控制，但在實際的情況中，常
規PID調節器固化的一組參數難以滿足其調節品質的要求，因此，研究和改善現有的控制方式顯得尤為重要，神經網絡控制作為一種智能控制方式，主要克服了由于過程本身的不確定性、不精確性和噪聲帶來的困難，因而在處理模型參數的不確定性、復雜性和非線性方面具有突出的優勢。因此，神經網絡控制技術很適合應用于工業控制調節系統中[1]。將神經網絡控制技術與經典PID控制技術的結合己經成為當前熱點，而將神經網絡控制技術應用于PID控制器的設計卻很少，相關的資料論文也很有限，在神經網絡控制技術大力發展和應用日益廣泛的今天做一些這方面的探討是有益的。
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