模糊控制与神经网络控制技术概述

"模糊控制-pmpitto工具与技术总结【第六版】" 这篇文章主要讲述了两种控制技术，即神经网络控制和模糊控制，以及它们在实际工程中的应用和与PID控制的对比。 1. 神经网络控制: 神经网络控制起源于20世纪40年代的心理学和数学模型，虽然曾经面临数学上的局限性挑战，但通过引入“能量函数”的概念得以发展。这种控制方法模仿生物感知控制，信号经过加权运算和小信号切除后进行层运算，具备并行计算、分步信息储存和强容错能力。在工程实践中，神经网络控制可能与其他方法结合，如模糊神经网络控制，以克服各自的缺点，实现更好的性能。 2. 模糊控制: 模糊控制是由美国教授L.A.Zadeh提出的，最初被称为Fuzzy控制。与精确的PID控制不同，模糊控制适用于那些对设定值精度要求不高或需要适应性调节的系统。它基于模糊集合论，将清晰数据模糊化，然后重新清晰化来实现控制。模糊控制在一定程度上可以解决传统PID控制在某些情况下的调节浪费和不适应性。例如，水位控制就是一个模糊控制能有效应用的例子，因为它允许一定的误差范围。 3. PID控制: PID控制是精确调节的代表，适合需要严格维持设定值的系统，如火电厂主汽温度调节。它包含比例、积分和微分三个部分，分别对应响应速度、消除稳态误差和预测系统动态。PID调节器的参数整定是个关键步骤，需要根据系统特性进行调整，以确保控制质量和稳定性。 4. 自动调节系统发展历程: 文章提到了自动调节系统的历史，从中国古代的自动调节系统到现代的PID控制，再到更先进的模糊控制和神经网络控制。PID控制在20世纪得到广泛应用，而模糊控制则提供了一种处理非线性、不确定性问题的途径。 总结来说，这篇文章探讨了神经网络控制和模糊控制的原理、优缺点，以及它们如何在实际工业应用中与PID控制相结合，以满足不同系统需求。同时，还简单回顾了自动调节系统的发展历史，强调了数学在控制理论中的核心地位。