PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制

资 源 简 介

PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制

详 情 说 明

PID神经元网络解耦控制算法为解决多变量耦合系统控制问题提供了有效方案。在工业生产中，许多被控对象具有多输入多输出、强耦合、非线性等复杂特性，传统PID控制器难以应对这类系统的控制需求。

PID神经元网络通过将PID控制规律融入神经网络结构，形成一种特殊的多层前向网络。其网络结构设计遵循PID控制的基本原则： 比例环节对应网络的直接连接 积分环节通过累加神经元实现 微分环节通过差分神经元实现

这种结构既保留了PID控制的简单直观特性，又具备神经网络的非线性映射能力。然而，由于初始权值的随机性，网络性能存在不稳定性。为此，引入粒子群优化(PSO)算法对网络权值进行优化。PSO通过模拟群体智能行为，能够在高维空间中高效搜索最优解，显著提升控制器的稳定性和鲁棒性。

该算法在多变量系统控制中展现出三大优势：一是网络结构天然适应多输入多输出场景；二是内建的解耦机制能有效处理变量间耦合；三是PSO优化确保每次控制都能获得稳定优良的性能。这些特性使其在化工过程控制、机器人协调控制等复杂系统领域具有重要应用价值。