利用神经网络自校订、自学习功能在线整定PID

资 源 简 介

利用神经网络自校订、自学习功能在线整定PID

详 情 说 明

传统的PID控制在工业自动化领域应用广泛，但其参数整定往往依赖经验或离线调试，难以适应复杂工况变化。基于神经网络的自校订PID控制系统为解决这一问题提供了创新思路。

系统核心架构由三层网络组成：经典PID控制层负责基础调节，神经网络辨识层实时建立被控对象模型，而神经网络控制层则根据工况变化动态调整PID参数。这种结构实现了控制器的双闭环自适应。

自学习机制通过在线采集系统响应数据，不断修正神经网络的权值矩阵。采用误差反向传播算法，系统能够识别被控对象特性的细微变化，并将这些变化映射为PID参数的增量调整。值得注意的是，设计时需在BP算法中加入动量项，避免陷入局部极小值。

在线整定过程中，系统会持续评估三个关键指标：超调量、调节时间和稳态误差。神经网络通过分析这些指标的动态组合，智能地权衡比例、积分、微分三个环节的贡献度。当出现负载突变或干扰时，网络能在毫秒级时间内完成参数重构。

相比传统方法，该方案具有三大优势：参数整定过程完全自动化，无需人工干预；能适应非线性、时变等复杂控制场景；具备渐进优化特性，控制品质随运行时间不断提升。实际应用中需注意训练数据的预处理和神经网络结构的简化设计，以确保实时性要求。