介绍RBF神经网络与PID控制相结合的自适应控制

资 源 简 介

介绍RBF神经网络与PID控制相结合的自适应控制

详 情 说 明

RBF神经网络与PID控制相结合的自适应控制是一种智能控制方法，能够有效提高传统PID控制在非线性、时变系统中的性能。RBF（径向基函数）神经网络具有强大的非线性逼近能力，可以实时调整PID参数，使控制系统具备自适应特性。

传统PID控制依赖固定的比例、积分、微分参数，但在复杂工况下难以保证最优控制效果。RBF神经网络通过在线学习系统动态特性，自适应调整PID参数，使其适应系统变化。具体实现方式通常为：RBF网络接收系统误差及误差变化率作为输入，输出PID参数的调整量，使得控制器的动态响应更优。

这种混合控制方法适用于具有非线性、时滞或不确定性的系统，如机器人控制、化工过程控制等领域。相比传统PID，它能显著提高系统的鲁棒性和动态性能，同时保持PID结构简单、易实现的优势。