电磁离合器电流的神经网络整定PID控制

摘要

针对电磁离合器驱动电路存在的非线性,及汽车运行时复杂环境使其应用传统的PID控制难以在控制参数整定上达到最优的问题,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(Radial Basis Function)神经网络整定PID控制电磁离合器电流的方法,在保留传统PID控制优点的同时,利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线整定.仿真与试验结果证明,基于该方法驱动控制的电磁离合器电流动态效果与跟踪效果较好,抗干扰能力好于传统的PID控制,系统具有较好的自适应性.