惯性平台稳定回路单神经元自校正PID控制

摘要

为了与新型高精度惯性平台相匹配,解决传统PID控制的稳定回路抗干扰性能不高的问题,利用神经网络具有自学习、自组织、联想记忆和并行处理等功能以及对于复杂系统控制可以达到满意效果的优势,设计了单神经元自校正PID控制器.这种控制器不但结构简单,而且适应环境变化,有较强的鲁棒性.设计中分别采用了无监督和有监督的Hebb学习算法以及改进的Hebb学习算法对系统进行控制.MATLAB仿真结果表明,单神经元自校正PID控制器在很多指标上均优于传统PID控制器,特别是其超调量,动态性能以及对干扰的抑制能力,是一种应用在实际平台系统中理想的控制器.