RBF神经网络整定的Smith-PID控制：理论与应用

"基于RBF神经网络整定的Smith-PID控制及其应用，作者刘勇、赵子先，发表于《内蒙古大学理工学院》" 本文主要探讨了一种针对大时滞时变对象的新型控制策略——基于径向基函数(RBF)神经网络整定的Smith-PID控制器。传统的PID控制器在处理具有大时滞特性的系统时，往往表现不佳，而Smith预估控制虽然能够补偿时滞影响，但其性能高度依赖于精确的系统模型。为解决这些问题，作者提出将Smith补偿原理与PID参数的自适应调整方法相结合，利用RBF神经网络进行在线学习和参数整定。 RBF神经网络是一种有效的非线性函数逼近工具，其结构简单、学习速度快、逼近能力强大。在Smith-PID控制中，RBF神经网络作为参数整定器，可以根据系统的实时状态动态调整PID参数，以实现最佳的非线性组合。这一方法使得PID控制器能更好地适应系统的非线性和时变特性，同时减轻了对系统模型精度的依赖。 通过仿真研究和实际应用案例，作者证明了该算法的有效性。仿真结果显示，RBF神经网络整定的Smith-PID控制器在面对大时滞、负载波动等复杂情况时，能够展现出强大的鲁棒性，即对系统参数变化和外部干扰具有良好的抵抗能力。此外，实际应用中的表现也证实了该算法的优良控制品质，它能提供更稳定的系统性能和更快的响应速度。 总结来说，基于RBF神经网络整定的Smith-PID控制策略为解决大时滞系统的控制问题提供了一种新途径。这种策略不仅能克服传统PID控制和Smith预估控制的局限性，还能在一定程度上降低对精确系统模型的依赖，从而提高控制系统的稳定性和控制性能。这为工业过程控制领域提供了新的设计思路，特别是在那些时滞严重、动态特性复杂的控制系统中具有广泛的应用潜力。