神经网络算法在自整定PID控制中的运用

摘要

PID控制在现在的工业生活中依然是占据主导地位的控制方法,对PID控制器的研究一直是工业领域的热门。递归神经网络能更好的实现动态系统的非线性系统辨识。基于此,本论文提出Elman神经网络进行非线性自整定PID控制器的设计,并加入神经网络的非线性系统辨识过程,用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节,可以使自整定环节更加精确,从而提高系统的工作性能。