RBF神经网络的PID控制研究与仿真 [推广有奖]

摘要：研究工业控制系统优化问题,由于工业控制领域中存在复杂非线性时变系统,很难确定精确模型。传统PID控制局限于线性系统,控制效果不理想。为了提高控制精度,提出一种RBF神经网络辨识的PID控制方法。首先利用RBF神经网络线辨识被控对象的离散模型,获得PID参数在线调整信息,然后利用单神经元对控制器参数进行在线自适应整定,从而实现系统的智能控制。通过实例进行验证,并与传统PID控制方法进行对比,结果表明控制方法具有响应速度快、控制精度高等优点,且具有较强的自适应性、鲁棒性和抗干扰能力,为控制系统设计提供了新方法。

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