一种时变非线性对象神经网络PID控制的仿真 (2006年)

利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识，提出了一种基于BP神经网络的PID控制器；给出了相应的控制算法；并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对于模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，证明了神经网络控制的优越性。