Neural adaptive PID controller

资 源 简 介

Neural adaptive PID controller

详 情 说 明

神经网络是一种模拟人类大脑思维方式的通用方法，它在控制领域具有重要价值。神经网络控制技术主要针对传统控制方法难以处理的复杂问题，如非线性系统和不确定性系统。

在PID控制领域引入神经网络可以显著提升控制性能。单神经元自适应PID控制器是其中一种轻量级实现方案，它通过神经网络的自主学习能力动态调整PID参数。这种结构相比传统PID具有三大优势：

自适应特性：系统能够根据实时误差自动优化比例、积分、微分系数 非线性处理：有效应对被控对象的非线性特征 鲁棒性强：对系统参数变化和外部干扰具有更好的适应性

该控制器的核心在于设计合适的神经元学习算法，通常采用有监督的Delta规则或Hebb学习规则来在线调整权值。实际应用中需要注意学习率的选择，过大会导致震荡，过小则收敛速度慢。这种智能PID控制方法在工业过程控制、机器人系统等领域展现出优越的调节性能。