基于RBF神经网络调节PID三个参数

资 源 简 介

基于RBF神经网络调节PID三个参数

详 情 说 明

RBF神经网络在PID参数调节中的应用

在风力发电系统中，变桨距控制是确保风机稳定运行的关键技术。传统PID控制器虽然结构简单，但在面对复杂非线性系统时，其固定参数往往难以获得理想的控制效果。本文将介绍如何利用RBF神经网络实现PID参数的动态调节。

系统结构包含三个主要部分：风力机模型、PID控制器和RBF神经网络。风力机模型模拟了实际风机的动态特性，包括风速变化、桨距角响应等。PID控制器负责产生控制信号，但其三个参数Kp、Ki、Kd不再固定，而是由RBF网络实时调整。

RBF神经网络采用高斯函数作为激励函数，通过在线学习不断优化网络权值。网络的输入通常选择系统的误差及其变化率，输出则是三个PID参数的最优组合。这种结构的优势在于网络能够根据系统状态自动调整参数，适应不同的运行工况。

实际应用中，RBF-PID控制器表现出良好的控制性能。相比固定参数PID，它能更快地响应风速变化，减小桨距角的超调量，同时增强系统的抗干扰能力。特别是在风速突变的情况下，神经网络能够迅速调整参数，保持发电系统的稳定运行。

这种控制方法的关键在于神经网络的学习算法设计。通常采用梯度下降法更新权值，并通过性能指标函数来评估控制效果。通过持续优化，系统可以逐步提高控制精度，最终实现优于传统PID的控制性能。