基于RBF神经网络整定的PID控制器设计

对工业控制领域中非线性系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果。采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络,构建其模型,进而编写M语言程序。以整定PID控制器的参数,使系统输出近似跟踪输入。该方法只需给出粗略的PID控制参数,系统的性能依靠神经网络寻优调整,从而可有效地解决经典PID控制方法中控制参数整定困难的问题,且可克服由PID控制参数整定不准给系统带来的不良影响。