将人工神经网络用于PID参数调节

资 源 简 介

将人工神经网络用于PID参数调节

详 情 说 明

将人工神经网络（ANN）应用于PID参数调节是近年来控制工程领域的重要趋势，这种结合为传统PID控制带来了显著的智能化提升。传统的PID控制器依赖固定参数，难以应对复杂非线性系统和时变工况，而神经网络通过其强大的自学习和自适应能力，能够动态优化PID参数，实现更精准的控制效果。

人工神经网络在PID调节中的核心优势体现在三个方面：首先，网络可以通过在线学习实时调整比例、积分和微分系数，适应系统动态变化；其次，神经网络能处理多变量耦合和非线性特性，这是常规PID难以实现的；最后，基于历史数据的训练使神经网络具备预测能力，可提前补偿控制偏差。

典型实现方式包括监督学习框架下的参数动态整定，以及结合强化学习的自主优化策略。前者利用系统响应数据训练网络建立参数映射关系，后者通过奖励机制引导网络探索最优控制策略。需要注意的是，这种混合控制架构需平衡实时性和计算复杂度，通常采用轻量化网络结构确保工程可行性。

该技术的应用场景已从实验室扩展到工业过程控制、机器人运动控制等领域，特别适合具有时滞、强干扰或模型不确定性的系统。未来随着边缘计算硬件的发展，神经网络-PID混合控制将在实时性要求更高的场合展现更大潜力。