基于RBF神经网络的PID控制

• 作者: 任永彬 赵娟平
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: RBF PID 参数整定 仿真 Matlab
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 控制系统
• 页码范围: 76-77,192
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.10.032

摘要

传统PID的控制参数难以精确整定,且依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度.针对工业控制领域中大滞后系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.该方法利用RBF神经网络的自学习、自适应能力自调整系统的控制参数.仿真表明,该方法可实现有效的控制,并且与常规PID相比,具有更好的自适应性和鲁棒性.