模糊PID控制器与神经网络PID控制器的研究与应用

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1、Y舀。晰模糊PID控制器与神经网络PID控制器的研究与应用摘要工业过程控制系统广泛采用PID控制。PID调节器的特点是结构简单，适应性强。但是简单的PID控制往往不能达到令人满意的程度，尤其是对大滞后、慢时变、非线性的复杂系统，常规PID控制更是显得无能为力。本文在详细介绍了PID控制原理及其基本的参数整定方法的基础．J：，承点研究了智能控制发展的两个重要分支：即模糊控制和神经网络控制。其小，模糊控制的优点是善于处理结构化知识，不需要对象的精确数学模型，具有较强的鲁棒性；而神经网络的主要优点是自学习能力、对任意函数的逼近能力以及并行处理的能力。本文在如何

2、将传统PID控制与模糊控制结合、传统PID控制与神经网络控制结合以及将传统PID控制、模糊控制与神经网络控制三者结合起来有效地解决控制问题方面，做了积极探索，给出了几种控制方案。1．本文研究了一种基于单神经元的自适应PID控制系统，详细闸述了单神经元自适应PID控制算法的推导过程，总结了单神经元PID控制器的参数设计规律。这种单神经元自适应控制器本质上相当于变参数的PID控制。2．本文研究了一种新的自适应模糊PID控制方法。它由一个常规PID控制器和一个两输入三输出的模糊控制器组成，模糊控制器根据输入信号即偏差e和偏差变化ec，通过模糊推理作出相应决策，

3、在线整定PID控制器的三个参数K”KI、KD。提出了改变隶属函数曲线分布规律的方法来进一步减小系统超调和振荡。研究了比例因子、量化因子的选择规律。仿真和实际应用表明，自适应模糊PID控制器的控制效果明显优于常规PID控制器。3．为了解决模糊推理没有学习能力的问题，本文提出了一种基于神经刚络的自适应模糊PID控制方法，给出了该控制器的结构与参数设计方法。此方法是模糊控制、神经网络和PID控制器有效结合的结果，既具有模糊控制的简单、有效的非线性控制作用，又具有神经网络的自学习和自适应能力，同时又具有PID控制的广泛适用性。仿真和实际应用表明，这种基于神经网络

4、的模糊PID控制算法具有较好的控制效果。理论研究与实际应用表明，将智能控制与常规PID控制器相结合，具有广泛的应用价值和发展前景。关键词：PID控制，模糊PID，单神经元PID，神经网络模糊PID，仿真RESEARCHANDAPPLICATIONoNFUZZYPIDCONTRoLLERANDNEURALNETWORKPIDCoNTRoLLERABSTRACTPIDcontroliswidelyusedinprocesscontrolsystems．ThecharacterofPIDcontrollersissimplestructureandgoodad

5、aptability．ButthesimplePIDcontrollersCan’tgetthesatisfieddegree，especiallyfortheslowtime—varyingobjects，longdelayandnon-linearsystems，thetraditionalPIDcontrollersCandonothingforthem．AfterPIDcontrolanditsbasicparameterstuningmethodsareintroducedindetail，twoimportantbranchesofintel

6、ligentcontrolarestressedoninthispaper：fuzzycontrolandneuralnetwork．Theadvantageoffuzzycontrolisli钍leeffectcausedbythechangeofthebeingcontrolledparametersandithastherobustquality．Theneuralnetworkcontrolhastheprimaryadvantageofself-learning，approachinganyfunctionandconcurrentproces

7、sing．Abouthowtointegratefuzzycontrol，neuralnetworkwithtraditionalP1Dcontrol，andthispaperexplorespositivelyandgivesseveralcontrolprojects．1．Thispaperstudiesakindofself-adaptationPIDcontrolbasedonsingleneuralelementstructureandtheprocessofthealgorithmderivationisintroducedindetail．

8、Theregularpatternofparametersdesigningis