基于深度学习的控制器设计研究

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中文摘要：深度学习目前在学术和工业领域中具有非常重要的地位,深度学习在特征提取与模型拟合方面存在相当的优势.对于存在高维数据的控制系统,引入深度学习具有一定的意义.论文介绍了使用深度学习算法来设计控制器,探索将深度学习应用于控制领域的情况.论文是通过让深度学习控制器来模拟控制领域中经典的PID控制器,来控制带负载的直流电机.用PID控制器的输入/输出用作深度学习控制器的训练数据集,训练了一个基于深度置信网络(DBN)算法的深度学习控制器,并对两种控制器进行了详细的比较,论文使用Matlab/Simlink进行了仿真,证明了深度学习控制器可以控制带负载的直流电机并且与PID控制器相比,控制效果良好.

外文标题：Research on Controller Design Based on Deep Learning

作者：

杨恩平、薛栋吉

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作者单位：

南京理工大学计算机科学与工程学院南京 210000

关键词：

深度学习深度学习控制器 PID控制器深度置信网络

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.03.038

计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD

影响因子：0.355

ISSN：1672-9722

年,卷(期)：2022.50(3)

参考文献量1