神经网络PID控制策略

资 源 简 介

本文讨论了神经网络PID控制策略，提出了一种单神经元自适应PID控制器，给出了控制模型，探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数 ，构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用了matlab软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明，神经网络PID控制器参数调节简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。

详 情 说 明

在本文中，我们详细讨论了神经网络PID控制策略。首先，我们提出了一种全新的单神经元自适应PID控制器，并给出了相应的控制模型。接着，我们探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数，构成了一个高度自适应的PID控制器。通过利用神经网络的自学习能力，我们能够在线整定PID控制参数。为了验证我们的理论，我们使用了Matlab软件进行了详细的仿真研究。通过比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器的仿真结果，我们发现神经网络PID控制器不仅参数调节简单，而且具有很高的精度和很强的适应性，能够获得令人满意的控制效果。