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基于RBF神經網絡的PID控制

2074373 2009-08-22 | rar | 147 | 次下載 | 5積分

資料介紹

傳統PID 的控制參數難以精確整定，且依賴于對象的精確數學模型，適應性較
差，對復雜過程不能保證其控制精度。針對工業控制領域中大滯后系統，采用傳統PID 控制不能獲得滿意的控制效果，提出基于RBF 神經網絡的PID 控制參數自整定的方法。該方法利用RBF 神經網絡的自學習、自適應能力自調整系統的控制參數。仿真表明，該方法可實現有效的控制，并且與常規PID 相比，具有更好的自適應性和魯棒性。
關鍵詞：RBF，PID，參數整定，仿真，Matlab
由于具有算法簡單、穩定性好、可靠性高以及強魯棒性等優點，PID 控制在工業控制中得到廣泛的應用；但是PID 控制效果的優劣直接取決于控制參數選取的好壞，而傳統的參數整定方法完全依賴于被控對象。然而在現代工業中過程機理復雜，難以確定精確的數學模型，并存在著不同程度的非線性、時變等不確定，同時現代工業對控制的要求進一步提高，利用常規的PID 控制很難滿足系統的要求。而神經網絡作為一門非常熱門的交叉學科，以其強大的非線性映射能力、并行處理能力、自學習能力，在控制領域得到廣泛的應用。
本文利用RBF 神經網絡對PID 控制參數進行在線自整定，在常規PID 控制的基礎上，利用神經網絡的自學習、自適應能力自動調整系統的控制參數；構造一個具有參數自整定能力、穩定的PID 控制器。這種新型的PID 控制器在一定程度上提高了系統的魯棒性，并可以利用它對工業純滯后對象實現高品質的控制。