基于BP神经网络的多变量PID解耦控制

摘要

本文研究基于神经网络实现智能PID控制的策略,它以经典的PID控制为基础,通过神经网络参数整定实现,进而进行自学习,用于多变量系统的解耦控制.论文给出了网络的结构和算法,对一组二变量强耦合时变系统进行了仿真.通过计算机仿真证明了基于神经网络的PID控制器网络结构简单规范具有良好的自学习和自适应解耦控制能力.系统易于实现,融解耦器与控制器于一体,适用于非线性多变量系统的解耦控制.能够使解耦后的系统具有良好的动态和静态性能,特别是依据BP控制规律来确定网络连接权的初值,还具有参数快速收敛的优点。