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神经网络在PID控制器参数优化中的研究

睢丹  向方  
【摘要】:研究PID控制器参数优化问题。工业过程控制要求稳定性,跟踪特性均应实时快速。由于PID控制效果取决于比例、积分和微分3个参数取值,传统PID参数采用试凑方式进行优化,往往费时且难以满足实时控制效果,导致控制精度不高。为了提高PID控制精度,改善系统性能,提出一种神经网络的PID参数优化方法。方法将PID控制器输入作为神经网络输入,最优PID控制性能作为神经网络的输出,通过神经网络的联想记忆能力和自学习适应能力,在控制过程中动态调整PID参数(比例、积分、微分),从而实现PID控制器参数实时优化,获得最佳PID控制效果。仿真结果表明,应用神经网络的PID参数优化方法提高了PID控制精度和系统响应速度,具有较强的自适应性和鲁棒性。

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