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变频空调系统的神经网络PID控制研究
摘要:本文针对变频控制空气调节系统，它具有的特性为大惯性和纯滞后。在可变频率的空调系统的神经网络PID控制引入和模拟。在神经网络PID控制器的学习算法，系统的输出是必要的调整神经网络的权重而这是很难获得的。这样系统的输出被预测通过非线性的，采用神经的算法网络配置。通过仿真和优化，这是发现神经网络PID控制具有的能力自学习和自适应。然而，神经网络PID控制系统有时也有静态误差。为了消除静态误差，神经网络PID混合控制和常规PID被施加到可变频率的空调系统。混合控制进行了仿真比较模型的参数改变的性能。仿真发现的神经网络PID和PID混合控制具有两个神经网络和
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