基于模糊神经网络的PID设计方法研究

"模糊神经网络PID设计方法及其优缺点" 本文总结了模糊神经网络PID设计方法的原理、优缺点和实验过程。PID控制器是工业自动化控制系统中最常用的控制器之一，但传统的PID控制器存在一些缺陷，例如参数整定的困难、抗干扰能力差等。为克服这些缺陷，人们提出了模糊控制和神经网络控制方法，并将其与传统的PID控制器结合，以提高控制系统的性能。 一、模糊控制原理 模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制。模糊控制的基本原理框图如图3-2所示。它的核心部分为模糊控制器，模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现。实现一步模糊控制算法的过程描述如下：微机经终端采样获取被控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到偏差信号E，一般选偏差信号E作为模糊控制器的一个输入量。把偏差信号E的精确量进行模糊化变成模糊量。偏差E的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到偏差E的模糊语言集合的一个子集e，再由e和模糊控制规则R(模糊算子)根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量U。 二、神经网络控制原理 神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法。神经网络可以学习和模拟复杂的系统行为，具有很强的泛化能力和抗干扰能力。神经网络控制器可以学习系统的动态行为，并根据系统的状态进行控制。神经网络控制器的优点是可以处理非线性系统、非线性控制问题和高维度系统等。 三、模糊神经网络PID设计方法 模糊神经网络PID设计方法将模糊控制和神经网络控制结合起来，形成了一种新的控制方法。该方法可以解决传统PID控制器的缺陷，例如参数整定的困难、抗干扰能力差等。模糊神经网络PID控制器可以学习系统的动态行为，并根据系统的状态进行控制。 四、实验过程 实验过程包括四个部分：分别改变PID参数中的Kp,Ti,Td，比较PID参数对控制系统的影响；选取Ziegler-Nichols法则对传统PID经行参数整定；选取合适的隶属度函数设计模糊控制PID；选取一种合适方式，设计神经网络与模糊控制结合的PID控制器。 五、结论 模糊神经网络PID设计方法可以解决传统PID控制器的缺陷，提高控制系统的性能。该方法可以应用于各类控制系统，例如机器人控制、过程控制、 servo控制等。