基于模糊RBF神经网络的智能PID控制  

Study on intelligent PID control based on fuzzy RBF neural network

作　　者：胥良[1] 郭林[1] 梁亚[1] 杨金龙[1] 张卫芳[1] 

机构地区：[1]黑龙江科技大学电气与控制工程学院,哈尔滨150022

出　　处：《工业仪表与自动化装置》2015年第6期67-69,75,共4页Industrial Instrumentation & Automation

基　　金：黑龙江省教育厅科研面上项目"矿井交流提升机调速控制策略的研究及应用"(11541321)

摘　　要：针对常规PID控制参数变化系统效果不佳的缺点,设计一种利用智能控制理论RBF神经网络与模糊控制技术相融合的新型智能PID控制方法[1]。该控制方法将系统的输入误差及其变化率进行模糊化后,再利用RBF神经网络算法对PID控制参数进行在线学习、运算和整定[2]。MATLAB仿真结果表明,基于上述的PID控制方法能够克服传统PID控制器的局限性,具有较高的控制精度,较好的动态品质及较强的鲁棒性。Aiming at the shortcoming of traditional PID control,a method which combines a RBF neural network with fuzzy control is designed[1]. Carry on fuzzy processing to system output error and the rate of error change. Learn,operate and set PID control coefficient using RBF neural network online[2].The MATLAB simulation result shows that the PID control algorithm based on the former algorithm can overcome the limitations of traditional PID controller,with higher control accuracy,better dynamic quality and more powerful robustness.

关 键 词：RBF神经网络 模糊算法 PID控制 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]