基于 RBF 神经网络辨识的单神经元 PID 模型参考自适应控制

这是一个基于 RBF 神经网络辨识 和 单神经元 PID 模型参考自适应控制 的系统框图，包含以下主要部分：

1. RBF 神经网络模块：用于对系统进行辨识，输入误差 e(t)e(t)e(t) 和误差变化量 Δe(t)\Delta e(t)Δe(t)，输出与系统特性相关的辨识结果，为控制器参数调整提供依据。
2. 单神经元 PID 控制器：根据 RBF 神经网络的输出，自适应调整 PID 控制器的比例增益 KpK_pKp​、积分增益 KiK_iKi​、微分增益 KdK_dKd​。
3. 参考模型：定义期望的系统响应行为，用于生成理想输出，作为实际输出的比较基准。
4. 被控对象：受控的目标系统，接收控制信号后产生实际输出。
5. 反馈回路：通过测量系统实际输出，与参考模型输出进行比较，计算误差 e(t)e(t)e(t) 和误差变化量 Δe(t)\Delta e(t)Δe(t)，输入到神经网络和控制器中。

信号流动通过箭头清晰标识，框图清晰呈现了各模块间的关系以及信号处理过程，反映了系统的自适应调整机制和控制策略。

基于 RBF 神经网络辨识的单神经元 PID 模型参考自适应控制 是一种结合了 RBF（径向基函数）神经网络和单神经元自适应 PID 控制的方法。该方法通过神经网络进行系统辨识，利用辨识到的模型来调整 PID 控制器的参数。具体来说，RBF 神经网络根据误差和误差变化量的输入，学习并适应系统的动态特性，从而为 PID 控制器提供更准确的参数调整。

基本原理

1. 系统辨识：首先，RBF 神经网络通过输入的误差和误差变化量来识别系统的动态特性。神经网络学习如何将误差和误差变化量映射到 PID 参数（比例增益 KpK_pKp​、积分增益 KiK_iKi​、微分增益 KdK_dKd​）上。

2. PID 控制：基于 RBF 神经网络的辨识结果，PID 控制器动态调整增益 KpK_pKp​、KiK_iKi​、KdK_dKd​，使得系统能够快速、准确地响应目标。

3. 参考自适应控制：该方法结合了参考模型来设计控制策略。通过引入参考模型，控制系统的目标是使实际系统的输出尽量接近参考模型的输出，从而达到期望的控制效果。