基于 RBF 神经网络整定的 PID 控制

基于 RBF 神经网络整定的 PID 控制 是结合了传统 PID 控制和 RBF（径向基函数）神经网络的自适应控制方法。在这种方法中，RBF 神经网络用于自适应地调整 PID 控制器的增益（比例增益 KpK_pKp​，积分增益 KiK_iKi​ 和微分增益 KdK_dKd​）。神经网络通过学习系统的误差信号及其变化，动态调整 PID 参数，从而提高控制系统的稳定性、响应速度和精度，尤其是在面对非线性、时变或复杂系统时。

1. RBF 神经网络概述

RBF 神经网络是一种前馈神经网络，其激活函数是径向基函数（通常是高斯函数）。RBF 神经网络通常由三层组成：

• 输入层：接收外部输入信号。
• 隐含层：包含多个神经元，每个神经元的输出是输入信号和中心向量的距离度量的函数（通常是高斯函数）。
• 输出层：输出结果，用于预测或决策。

在基于 RBF 神经网络的 PID 控制中，RBF 网络通过误差和误差变化量来调整 PID 增益。

2. 基本原理

PID 控制器的输出公式为：

RBF 神经网络的目标是通过最小化控制误差来自动调整 PID 控制器的增益。通过误差和误差变化量作为输入，RBF 神经网络输出 PID 控制器的增益调整量。

3. 算法流程

1. 初始化 PID 参数：设置初始的 PID 增益 KpK_pKp​、KiK_iKi​、KdK_dKd​。
2. 计算误差和误差变化量：计算当前误差 e