解登宇

（安徽机电工程学校 安徽·凤阳 233100）

0 引言

比例-积分-微分（PID）控制是一种广泛应用于工业过程控制和电力驱动，以及保持线性和非线性系统稳定工作的技术，采用PID控制器可以有效地减小超调量。但随着现代工业生产的高度自动化，而常规PID控制器对被控制对象的依赖性，很难满足现代控制实际领域的系统的需要。许多研究提出了将传统PID控制和软控制技术相结合的不同类型的控制器。例如，在传统控制的基础上加入智能控制，提高了系统的有效性；通过模糊逻辑调整PID系数，使振荡最小化，并对参考信号进行精确跟踪，使系统性能达到最大，并在稳态误差方面得到改善。

为了满足市场对产品质量、安全程序和工艺复杂度的新要求，控制系统必须具有更好的性能。近年来，将PID控制器和BP神经网络相结合，已在工业控制中得到广泛应用。神经网络具有自学习、自适应能力，与传统的PID控制相互补充、互为修正，使系统具有自适应性，适应被控制过程的变换，在线调整控制参数，提高控制性能和可靠性。这些网络已成功地应用于高效、精确的函数逼近，并被证明是可靠的，收敛时间短。

1 基于神经网络PID控制器的结构

由于人工神经网络具有捕捉非线性动力学的能力，具有近似误差减小、计算量小和结构简单等优点，通过对系统性能的自适应学习来实现最优化的PID控制。利用BP神经网络的自学能力，可以获得某一最优控制规律下的比例单元、积分单元和微分单元的参数。……