基于 CMAC(神经网络)与 PID 的并行控制

基于 CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络与 PID 的并行控制 是一种结合传统 PID 控制与 CMAC 神经网络智能控制的方法。通过两种控制方式的优势互补，适应复杂系统的非线性动态特性，同时确保控制的稳定性和快速性。

原理分析

1. PID 控制器

   • 提供系统的基础控制，主要针对线性或简单的非线性系统，通过比例、积分和微分控制补偿误差。
   • 对系统响应中的低频成分效果较好，但在强非线性或时变系统中性能可能受到限制。

2. CMAC 神经网络

   • 模拟小脑功能，具有学习速度快、存储效率高的特点，适用于非线性、时变系统建模。
   • 作为补偿控制器，用于处理系统中的复杂非线性成分和高频扰动。

3. 并行控制结构

   • 并行模型将 PID 控制器和 CMAC 神经网络控制器输出叠加。
   • PID 控制器负责主控制，CMAC 控制器通过学习动态特性提供误差补偿。

C++ 实现

以下为一个简化的基于 CMAC 与