基于RBF网络的微分先行PID控制器

将微分先行PID控制算法和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出基于RBF神经网络的微分先行PID控制器。其微分先行PID控制器直接对被控对象进行闭环控制,实现参数在线自调整。RBF结构神经网络则根据系统的运行状态,利用神经网络的自学习自适应能力调节PID控制器参数的在线自整定,达到误差性能指标最优化。Matlab仿真表明,该控制方案不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好。