广义自控网系统下的非线性多变量系统解耦PID控制

本文探讨了一种创新的控制策略，即基于Petri网的非线性多变量系统解耦控制方法。Petri网是一种强大的数学工具，常用于系统建模和控制理论，其高级形式——广义自控网系统，具有特别的优势，能够以直观且有效的方式表示PID（比例-积分-微分）控制规律。PID控制是工业自动化中最常用的控制策略之一，因为它能够处理线性和非线性系统，并对系统动态进行精确调节。 研究者们借鉴了单神经元PID控制原理，将这种控制思想与广义自控网系统相结合。在广义自控网系统的基础上，他们引入了神经元网络的学习机制，设计出一种新型的PID控制器。这种控制器的独特之处在于它不仅实现了系统的动态控制，还具备了参数自适应学习的能力，这意味着控制器可以在运行过程中不断优化自身的性能，以适应复杂多变的非线性系统环境。 本文的核心贡献在于提出了一种将系统控制与参数学习集成在一起的方法，这极大地提高了控制的灵活性和鲁棒性。通过这种方法，系统可以实时地调整参数，以达到最优解耦效果，从而显著改善多变量系统的稳定性与响应速度。 为了验证这一方法的有效性，作者选择了双容水箱控制系统作为实验平台进行了仿真分析。结果显示，新提出的基于Petri网的解耦控制策略在处理非线性多变量系统时表现出显著优势，能够有效地分离和控制各个变量之间的相互影响，提高了系统的整体性能。 该研究为非线性多变量系统的控制提供了一个新颖而有效的解决方案，证明了Petri网在复杂控制系统中的潜力，并展示了其与神经网络融合应用的强大能力。这不仅拓展了Petri网在自动控制领域的应用范围，也为未来的研究提供了新的思路和技术支持。