一种基于RBF神经网络的分数阶PID控制器的参数整定方法

摘要

一种基于RBF神经网络的分数阶PID控制器的参数整定方法，包括以下步骤：S1、初始化网络各参数；S2、采样得到输入给定r(k)和系统输出y(k)，得到系统控制误差e(k)；S3、在线构造动态RBF神经网络，同时调整动态RBF网络各参数，得到神经网络辨识器的输出ym(k)以及被控对象的Jacobian辨识信息；S4、根据系统误差函数，用梯度下降的方法调整分数阶PID控制器的比例系数,积分系数,微分系数以及积分阶次λ和微分阶次；S5、通过分数阶PID控制器的时域形式，计算出控制器的输出u(k)；S6、令k＝k+1,进行下一次采样控制。本设计不仅通过自我学习的方式自动逼近系统的最优解，而且有效提高控制效率。