混合动力汽车电子节气门的神经网络整定PID控制

摘要

建立了混合动力汽车电子节气门非线性运动模型,针对传统PID控制对非线性控制系统难以设置最佳PID控制参数的问题,依据神经网络收敛速度快,全局逼近能力强的优点,提出了基于径向基函数(RadialBasisFunction)神经网络整定PID控制电子节气门的方法,在保留传统PID控制的优点的同时,利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线整定。实验结果显示,与传统的PID控制算法相比,应用神经网络整定PID控制算法对模型的非线性有较强的适应性,跟踪效果较好。