改进的BP神经网络整定的PID控制

资 源 简 介

改进的BP神经网络整定的PID控制

详 情 说 明

改进的BP神经网络整定的PID控制是一种结合智能算法与传统控制理论的优化方法。传统PID控制器依赖于人工调参，难以适应复杂、非线性的系统，而BP神经网络能够通过学习动态调整PID的Kp、Ki、Kd参数，实现更优的控制效果。

改进的BP神经网络在标准BP算法基础上，通常通过引入动量项、自适应学习率或正则化策略来避免陷入局部最优，并提升收敛速度。网络结构一般包含输入层、隐含层和输出层，其中输入层接收系统误差及其变化率等反馈信号，输出层则对应PID参数的调整量。

与常规PID相比，该方法具备自适应能力，尤其在面对时变系统或扰动时，能实时调整参数以维持控制精度。典型应用场景包括工业过程控制、机器人轨迹跟踪等。未来可结合深度学习或强化学习进一步优化网络训练效率。