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基于循环递推神经网络算法自适应PID控制的中期报告
循环递推神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种常用的神经网络模型，其最基本的结构是包含一个反馈环的神经元。通过不断迭代并反馈上一次的输出，RNN可以在时间序列数据上进行学习和预测，因此在控制工程中也有着广泛的应用。
PID控制器是目前最为常用的控制器，其通过不断调整输出信号以使其与给定的设定值保持一致。PID控制器的优点是简单易用，但其参数的选择较为困难，需要进行多次试验和调整。因此，在实际应用中，自适应PID控制更加实用，它可以根据系统响应情况自动调整控制参数，从而提高控制系统的性能和稳定性。
本文的研究目的是探究基于循环递推神经网络算法的自适应PID控制方法。具体来说，我们将使用RNN算法来学习系统的动态响应特征，并通过反馈方式对PID控制器的参数进行实时调整，使其能够适应不同的工况和控制要求。
在实验中，我们将采用Matlab软件进行模拟，并使用Simulink工具进行系统建模和仿真。首先，根据所需的控制效果和系统特性，我们将设定PID控制器参数的初值，然后将其与待控制物体相连。接着，我们将通过模拟实验进行参数的自适应调整，并记录实验数据，以便进一步分析和比较。
目前为止，我们已经完成了系统建模和仿真的初步工作，并初步实现了基于RNN算法的自适应PID控制系统。下一步，我们将进一步完善系统算法，并对其进行更加详细的实验和数据分析，以验证其效果和优越性。