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神經網絡
實際工業生產過程往往具有非線性、時變不確定性，常規 PID 控制器很難適應運行工況的變化，不能獲得理想的控制效果。因此，考慮采用神經網絡 PID 控制器，因為神經網絡 PID 控制器包含有常規 PID 的控制思想，同時具有非線性的映射、自學習和自適應能力，結構簡單，而且能適應環境變化，有較強的魯棒性，可實現自適應的非線性控制［1］。但是，神經網絡初始權值的選取影響控制器的性能，采用反復實驗隨機選取的方法很難得到理想參數的控制器，即使找到了也不能保證是最優的。為了獲得理想的控制效果，我們提出用遺傳算法優化神經網絡控制器參數的方案。遺傳算法（Genetic AIgOrithm，GA）是借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的搜索算法，由美國 J. HOIIand 教授提出，可廣泛用于優化、學習、自適應控制規劃和人工生命等領域［2］，具有良好的全局優化性能［3］。本研究采用遺傳算法優化 BP 神經網絡 PID 控制器的參數，得到了理想控制效果的控制器.
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