模糊神经网络PID算法提升伺服系统控制精度

本文主要探讨了在直流无刷电机伺服控制系统中的高性能跟踪控制问题，特别是针对传统的PID算法在参数整定和控制效果上的局限性。PID算法，即比例-积分-微分控制，因其简单易用和稳定性强而被广泛应用，但在实际应用中，由于电机系统的非线性和不确定性，精确的数学模型往往难以构建，导致参数调整困难且控制效果可能不尽如人意。 为了克服这些挑战，研究者杨垒提出了一种创新的控制策略，即结合了模糊逻辑、神经网络和PID算法的混合系统——模糊神经网络PID（Fuzzy Neural Network PID, FNN-PID）控制。模糊逻辑提供了对系统不确定性的鲁棒处理，而神经网络则通过学习和自适应能力优化控制性能。这种方法的优势在于它能够根据系统的实时状态动态调整参数，从而改善控制精度和响应速度。 在设计过程中，作者利用Matlab/Simulink软件搭建了一个仿真模型，对该模糊神经网络PID控制算法进行了深入的验证。仿真结果揭示了模糊神经网络PID控制器相较于传统PID控制在动态和静态性能上具有显著的优势，特别是在处理复杂负载变化和抑制系统噪声方面表现更加出色。 关键词：自动控制技术、伺服控制系统、模糊神经网络PID控制和Matlab/Simulink的集成应用，突显了该研究对于提升直流无刷电机伺服控制系统性能的实际意义。这种融合多种控制策略的智能控制器为现代工业自动化提供了新的解决方案，对于提高设备的精度和效率具有重要的理论和实践价值。