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提出一種基于DRNN在線辨識的單神經元PID控制方案，由DRNN對系統進行在線辨識，
建立其在線參考模型并為單神經元控制器提供梯度信息，從而實現控制器參數的在線調整。仿真結果表明，對象參數非線性時變時，該控制方法溫度控制精度高，動態特性好，收到了良好的效果。
關鍵詞：DRNN 單神經元PID控制 在線辨識 仿真
基于神經網絡模型的控制方法顯示出較好的自適應性, 在非線性系統的辯識和控制中
都得到了廣泛的應用。目前應用較多的神經網絡是基于BP算法的多層前饋神經網絡,這種網絡反映的是系統靜態的輸入輸出映射關系[1,2]。文獻[4]提出了一種基于對角回歸神經網絡(diagonal recurrent neural network, DRNN)的控制系統。與靜態網絡相比，回歸網絡更適合于處理時變的輸入、輸出過程[4]。單神經元自適應控制器是傳統PID控制器的改進形式，具有自學習、自適應的能力，結構簡單并且能適應環境變化，有較強的魯棒性，能克服常規控制器在控制非線性系統時隨動性差的缺點[3]。因此，將DRNN與單神經元自適應智能PID控制器相結合，設計的控制系統將具有更強的適應能力和更強的魯棒性，用于真空爐的溫度的控制有著實際的研究意義。
建立其在線參考模型并為單神經元控制器提供梯度信息，從而實現控制器參數的在線調整。仿真結果表明，對象參數非線性時變時，該控制方法溫度控制精度高，動態特性好，收到了良好的效果。
關鍵詞：DRNN 單神經元PID控制 在線辨識 仿真
基于神經網絡模型的控制方法顯示出較好的自適應性, 在非線性系統的辯識和控制中
都得到了廣泛的應用。目前應用較多的神經網絡是基于BP算法的多層前饋神經網絡,這種網絡反映的是系統靜態的輸入輸出映射關系[1,2]。文獻[4]提出了一種基于對角回歸神經網絡(diagonal recurrent neural network, DRNN)的控制系統。與靜態網絡相比，回歸網絡更適合于處理時變的輸入、輸出過程[4]。單神經元自適應控制器是傳統PID控制器的改進形式，具有自學習、自適應的能力，結構簡單并且能適應環境變化，有較強的魯棒性，能克服常規控制器在控制非線性系統時隨動性差的缺點[3]。因此，將DRNN與單神經元自適應智能PID控制器相結合，設計的控制系統將具有更強的適應能力和更強的魯棒性，用于真空爐的溫度的控制有著實際的研究意義。
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