基于神经网络的调节器参数自整定

由于神经网络具有并行处理、分布式储存、自适应和自学习特性，是实现智能控制的重要途径，其最常用的网络类型是多层前馈网络和回归网络。该文简要介绍了神经网络在过程中的应用情况。PID调节器参数自整定是工业过程控制领域研究的一个重要课题，该文分析了实际应用中调节器参数整定的现状，提出了可以在线运行的基于神经网络的调节器参数自签定方法，为进一步研制智能调节器打下基础．文中研究了自衡对象基于神经网络的调节器参数自整定．结果表明该整定方法效果良好。