1、江苏省科学技术馆江苏省南京市。控制在现在的工业生活中依然是占例积分微分来进行控制。控制基本原理经典控制器系统如图所示。我们知道，的求出需要，个数据，神经网络的作用在于在线调整个系数，故神经网络的输出为这个数。给定神其控制器的输入输出关系可用式来描述。在计算机技术日益普及的现代工业生产过程中，将控制算法等控制方法应用于计算机中，组成计算。

2、训练步数上限。结论通整定环节，可以使自整定环节更加精确，从而提高系统的工作性能。关键词控制神经网络系统辨识模型构建神经元基础模型分析单神经元是种被称为模型的人工神经元。它是模仿生算机处理的是数字量，故需将控制算法数字化。神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿。控制在现在的工业生活中依然是占据主导地位的控制方法，对控制器的研究直是工业。

3、差，基于比例积分微分来进行控制。控制基本原理经典控制器系统如图所经网络的输入为隐含层个数为个。其学习算法如下前向计算基于递归神经网络的非线性自整定控制器算法过程归纳如下设定初始状态与参数初始值，包括系统的连接权值，学习速率，作性能。参考文献陶永华新型控制及其应用北京机械工业出版社，朱庆華多层神经网络在控制中的应用广西广西大学，作者单位。

4、控制及其应用北京机械工业出版社，朱庆華多层神经网络在控制中的应用广西广西大学，作者单位江苏省科学技术馆江苏省南京市。神经网络对非线性函数的逼近能力神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿，前两步时未知，默认初始值为。并用梯度下降法进行连接权值的修正，也即网络的输出的修正，完成控制器的参数在线自调整。使，返回第步重新计算，直到完成设定的。

5、行控制网络的非线性系统辨识过程，用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节，可以使自整定环节更加精确，从而提高系统的工作性能。关键词控制神经网络系统辨识模型构建神经元基础模型分析单神经元是种被称为神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿控制是发展最早的经典控制算法之，而且控制器直是控制领域的基本控制方式，其算法简单，可靠性高，利用系统的偏。

6、机控制系统，能够完成更多更复杂的计算与控制。由于计算机处理的是数模型的人工神经元。它是模仿生物神经元的结构和功能并从数学角度进行描述的个基本单位，由人脑神经元进行抽象简化后得到。人工神经元是神经网络的最基本的组成部分。经典的据主导地位的控制方法，对控制器的研究直是工业领域的热门。递归神经网络能更好的实现动态系统的非线性系统辨识。基于此。

7、领域的经典的控制器是种线性控制器，该系统由控制系统与被控对象组成。它将输入值与实际输出值的偏差作为控制量输入，将偏差的比例积分和微分进行线性组合，作为被控对象的控制量，些中间变量的初始化。进行离线辨识过程，在训练有限步数后，使得与充分逼近，取此时的连接权值，用于在线过程。神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿。基于神经网络的非线性自。

8、性自整定控制器的设计，并加入神经网络的非线性系统辨识过程，用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节，可以使自整定环节更加精确，从而提高系神经元的结构和功能并从数学角度进行描述的个基本单位，由人脑神经元进行抽象简化后得到。人工神经元是神经网络的最基本的组成部分。用作为的输入，求出控制器的个参数，并用式求出下步的输门。递归神经网络能更好的实。

9、整定控量，故需将控制算法数字化。基于神经网络的非线性自整定控制控制是发展最早的经典控制算法之，而且控制器直是控制领域的基本控制方式，其算法简单，可靠性高，利用系统的偏差，基于控制器是种线性控制器，该系统由控制系统与被控对象组成。它将输入值与实际输出值的偏差作为控制量输入，将偏差的比例积分和微分进行线性组合，作为被控对象的控制量，对其进。

10、较多。神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿。用作为的输入，求出控制器的个参数，并用式求出下步的输入常好，当神经网络满足定条件时，可以以任意精度逼近任意非线性连续的函数或者分段连续的函数。因此，用神经网络来完成非线性系统辨识功能是个很好的选择。神经网络系统辨识般有并联型和串并联型两种辨识结构以上分析可以看出本论文提出神经网络进行非线。

11、现动态系统的非线性系统辨识。基于此，本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计，并加入神经网络的非线性系统辨识过程，用辨识过程中的中间值参与参数自，对其进行控制。其控制器的输入输出关系可用式来描述。在计算机技术日益普及的现代工业生产过程中，将控制算法等控制方法应用于计算机中，组成计算机控制系统，能够完成更多更复杂的计算与控制。由于。

12、，本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计，并加入神神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿分析可以看出本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计，并加入神经网络的非线性系统辨识过程，用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节，可以使自整定环节更加精确，从而提高系统的，并用误差进行校正，能使系统更收敛稳定，因此，串并联型模型应用。

参考资料：

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