RBF神经网络与Smith预估补偿提升的智能PID控制：解决工业滞后问题

本文主要探讨的是"基于RBF神经网络与Smith预估补偿的智能PID控制"的研究。在工业生产环境中，控制对象经常面临纯滞后问题，这是一种在控制信号施加后，被控参数在一段时间内没有响应的现象。传统PID控制器在这种情况下往往表现出超调大、调节时间长的缺点，导致过渡过程恶化和系统稳定性降低。 Smith预估补偿控制器作为一种专门针对纯滞后设计的策略，通过在PID控制器中添加一个补偿环节，可以去除滞后项，提升控制精度。然而，这种方法可能无法完全解决所有复杂系统中的滞后问题，特别是面对大规模滞后时。 RBF（Radial Basis Function）神经网络因其结构简单、学习能力强而受到青睐。它能够实时调整控制参数，使比例、积分和微分控制作用协同工作，实现对对象特性的动态适应。通过将RBF神经网络的在线自学习特性与Smith预估补偿相结合，本文提出了一种智能PID控制策略。这种新型控制器结合了RBF神经网络的非线性映射和自适应能力，以及Smith预估补偿对大滞后系统的有效处理，从而弥补了常规PID控制和单纯Smith补偿的不足。 智能PID控制器的优势在于它能够动态调整参数，具备较强的鲁棒性和自适应性，能够有效地抑制滞后带来的负面影响，改善系统的控制性能。研究人员王菲菲和陈玮来自上海理工大学光电信息与计算机工程学院，他们的研究旨在提供一种创新的控制解决方案，提升工业过程控制的稳定性和效率。 总结来说，这项论文研究的核心内容是开发了一种智能PID控制策略，通过集成RBF神经网络和Smith预估补偿技术，优化了控制策略，使得系统能够在面对大滞后问题时仍能保持良好的稳定性和快速响应能力，这对于提高工业自动化控制系统的整体效能具有重要意义。