基于神经网络的PID控制在环境模拟测控系统中的应用

摘要

环境模拟测控系统模拟各种各样的自然环境条件,比如一定流量、压力、温度和湿度的空气环境.环境模拟试验的多参数、多任务、参数之间的耦合性、非线性和时变性等特点,对测控系统提出了全方面的严格要求；被控参数的变化范围大,要求控制精度高,稳定性好,超调量小,响应速度快,传统的PID控制很难完成这样的任务；针对以上难点,设计了应用于环境模拟试验的集散型控制系统,提出了基于神经网络的PID控制方案；通过神经网络自身学习和加权系数调整,获得最优控制性能的PID控制参数；试验表明,基于神经网络的PID参数自适应优化方法,提高了系统的控制精度,具有很强的自适应性和鲁棒性,对类似复杂系统的控制有一定的借鉴意义.