神经网络PID参数自整定

资 源 简 介

神经网络PID参数自整定

详 情 说 明

PID控制器因其结构简单、稳定性好在工业控制领域广泛应用，但传统PID参数整定依赖经验公式或试错法。神经网络PID参数自整定技术通过机器学习实现控制器参数的动态优化，主要解决三类核心问题：

非线性适应：传统PID在非线性系统中表现不佳，神经网络通过隐藏层节点的非线性映射能力，自动调整比例、积分、微分系数以适应系统特性变化。

2.在线学习机制：采用BP神经网络时，系统会实时比较设定值与实际输出的误差，通过反向传播算法调整网络权重。这个过程中隐含了梯度下降法的优化思想，但不需要人工指定学习率等超参数。

3.多变量耦合处理：对于多输入多输出系统，神经网络可建立控制参数与多个状态变量间的复杂关系，这是传统Ziegler-Nichols等方法难以实现的。

典型实现结构包含三级网络：输入层接收系统状态（如误差、误差变化率），隐含层进行特征融合，输出层生成KP/KI/KD参数。需要注意隐含层节点数量选择需平衡计算量与拟合精度，实践中常采用试凑法确定。

与传统方法相比，该技术的优势在于能够处理时变系统，但需警惕过拟合风险。工业应用中常配合常规PID作为备用控制器，确保系统可靠性。未来发展方向包括结合深度强化学习实现完全自主的控制器设计。