神经网络的参数自整定PID控制算法

资 源 简 介

神经网络的参数自整定PID控制算法

详 情 说 明

神经网络与PID控制的结合是工业控制领域的一项重要创新。传统的PID控制器需要人工调整比例（P）、积分（I）、微分（D）参数，而基于神经网络的参数自整定方法能够自动优化这些参数，提升控制系统的适应性和性能。

核心思路是通过神经网络学习系统的动态响应特性，实时调整PID参数以适应不同的工况。神经网络可以利用历史数据或在线学习来优化PID参数，减少超调、缩短调节时间，并提高系统的鲁棒性。

该算法适用于复杂非线性系统，如机器人控制、电机调速和化工过程控制等领域。由于神经网络具备自适应能力，即使面对环境变化或扰动，也能维持良好的控制效果。

相比传统PID控制，该方法的优势在于减少了人工调参的依赖，提升了自动化水平，并能在动态环境下保持稳定。对于工业应用而言，这意味着更高的精度和更低的维护成本。