人工神经网络PID性能参数自整定方法  

Self-Tuning Method for PID Performance Parameters Using Artificial Neural Networks

作　　者：纪金豹[1] 黄飞 张文鹏 JI Jin-bao;HUANG Fei;ZHANG Wen-peng

机构地区：[1]北京工业大学工程抗震与结构诊治北京市重点实验室,北京100124

出　　处：《制造业自动化》2024年第12期100-106,共7页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金(51978015)。

摘　　要：人工智能技术在各个领域飞速发展,特别是智能控制领域。传统PID控制存在参数整定和性能优化过程繁琐、控制效果不理想的问题。人工神经网络算法可以利用控制系统中的输入输出信号,不断更新控制网络来调整PID的控制参数,使得PID控制可以迅速达到理想的控制效果。首先总结了单神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络算法的原理,以及与PID控制领域结合的方法,然后将振动台传递函数模型作为被控对象,对比了各种算法的参数整定效果,分析了各种算法的优点与不足。其次通过数值仿真验证了智能算法在PID控制参数自整定中的有效性和优越性,最后对未来的神经网络控制研究方向提出了建议。

关 键 词：PID 控制系统 智能算法 神经网络 参数整定 

分 类 号：TP29[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]