本程序针对多输入多输出的耦合网络，设计了PID神经元网络，达到了很好的控制效果。

针对传统控制理论的缺陷，提出了PID神经元网络及其控制系统，并介绍了其研究和应用。

本硕博研究专用 其中常规PID和模糊PID是用仿真实现的，神经网络PID是用编程实现的。

神经网络PID控制及其Matlab仿真.pdf

神经网络PID控制及其Matlab仿真.pdf

神经网络pid的模型仿真建立，可以有效的控制参数

通过BP神经网络实现PID参数在线正整定。

风电机组偏航系统具有高度的非线性与不确定性，采用传统的基于精确数学模型控制方法用于风电机组偏航系统，难以获得期望的稳定性、鲁棒性等控制性能。针对以上问题，借鉴传统静态神经网络的逆系统控制方法，并根据非线性自回归平均模型（NARMA-L2），给出了基于合作粒子群算法（CPSO）的PID神经网络控制策略（PIDNNC），并基于该策略设计了PIDNNC积分合成控制系统，提出了基于该策略的PIDNN神经网络控制系统设计方法。通过建立偏航系统的仿真模型进行仿真实验，并与PID控制器的控制效果进行比较，表明该控制策略

包含PID神经网络基本内容的介绍+PID神经网络系统控制算法+带参数的PID神经网络系统控制算法+带动量项的PID神经网络的系统控制算法等内容

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