神经网络的PID控制不是用神经网络来整定PID的参数

资 源 简 介

神经网络的PID控制不是用神经网络来整定PID的参数

详 情 说 明

传统的PID控制依赖于比例、积分和微分三个参数的精确整定，而基于神经网络的PID控制则采用了一种不同的思路。这种方法不是简单地将神经网络作为参数整定工具，而是直接将神经网络作为控制器本身。

在神经网络PID控制中，神经网络通过学习系统的动态特性，直接输出控制量，相当于替代了传统的PID控制器结构。神经网络的权系数在训练过程中不断调整，使得整个系统能够适应复杂、非线性或时变的控制环境。相比于传统的PID参数整定，这种方法能够更灵活地处理不确定性和非线性问题。

由于神经网络具备强大的逼近能力和自学习特性，它可以在线调整自身的权重，间接优化控制效果，而不需要显式地对PID参数进行整定。这种方法特别适用于那些难以用传统PID调参实现高性能控制的场景。