嵌入式神经网络PID控制器的研究与设计

设计了一种基于嵌入式系统的神经网络PID控制器,以ARM芯片为控制器核心,实现对难以建立精确数学模型的非线性系统的自适应控制;控制器采用RBF神经网络对被控对象进行在线辨识,并根据辨识结果对控制器的参数进行在线修正,实现PID控制器的自适应;该控制器体积小、适应能力强且省电;实验结果表明,该控制器可靠性高,响应快,可以在无法确定被控系统数学模型的情况下达到理想的控制效果。