基于小波神经网络的PID整定

资 源 简 介

基于小波神经网络的PID整定

详 情 说 明

小波神经网络与PID控制的融合为传统控制领域带来了新的可能性。这种智能整定方法通过结合小波分析的时频局部化特性和神经网络的自学习能力，实现了PID参数的自适应优化。

系统首先初始化神经网络权重矩阵，如示例中的wi矩阵所示。这种初始化可以是固定的经验值，也可以通过随机方式生成。权重矩阵的结构决定了网络对输入信号的响应特性，其中每一行对应隐藏层节点的连接权重。

在参数整定过程中，小波神经网络通过在线学习不断调整三个PID参数（比例、积分、微分）。网络输入通常包括系统误差及其变化率等特征量，经过小波基函数的变换处理后，由神经网络进行非线性映射，最终输出优化的PID参数。

相比传统Ziegler-Nichols等经验整定方法，这种智能整定具有三大优势：1)能适应非线性和时变系统；2)可在线自动调整参数；3)保留了PID控制器结构简单的特点。实际应用中需注意训练数据的代表性和网络结构的合理设计，以确保整定效果和实时性要求。