《表4 仿真结果性能指标对比》

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《改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究》

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由表4可见，在实验过程中，使用传统控制方式系统输出无法达到稳定值，最终结果会在稳定值附近不断振荡，因此无法确定系统稳定时间及其稳态误差，其控制效果较差，无法实现精准控制．其余两种控制器最终都将稳态误差控制在较小的范围之内，但与传统的BP-PID控制器相比，改进GA-BP-PID控制器具有更快的上升时间，并且实现了零超调量，控制过程中没有出现振荡情况，系统稳定时间相较于前者有了大幅度的提升．由此可见，在气体浓度控制过程中，本文提出的基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器能够取得更好的控制效果．