改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真.pdf

"改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真" 本文主要介绍了一种基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器的设计和仿真。传统的PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题，本文提出了一种解决方案，即基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。 该控制器融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力，创造性地将模糊规则参数化，使模糊规则也可以在线调整，进而提高了控制的准确性。同时，通过建构新型激活函数——IThLU函数，有效地避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生，提高了控制的响应性。 PID控制器是常用的控制算法之一，但其存在一些问题，如控制参数无法在线调整、控制效果差等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器可以实现控制参数的在线实时调整，提高系统的响应性、稳定性和准确性。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器，解决了传统PID控制器的缺陷。 2. 创造性地将模糊规则参数化，使模糊规则也可以在线调整，提高了控制的准确性。 3. 建构了新型激活函数——IThLU函数，避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生，提高了控制的响应性。 本文的研究结果表明，基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器可以实现控制参数的在线实时调整，提高系统的响应性、稳定性和准确性，是对PID控制算法的有效改进。 关键词：PID控制器；模糊神经网络；参数化模糊规则；IThLU激活函数；Simulink仿真 知识点： 1. PID控制器的缺陷：控制参数无法在线调整、控制效果差等。 2. 模糊神经网络的应用：解决PID控制器的缺陷，实现智能控制。 3. 参数化模糊规则：使模糊规则也可以在线调整，提高控制的准确性。 4. IThLU激活函数：避免梯度消失及梯度爆炸现象的发生，提高控制的响应性。 5. Simulink仿真：用于模拟和测试控制系统的性能。 本文提出了一种基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器，解决了传统PID控制器的缺陷，提高了系统的响应性、稳定性和准确性。同时，本文也提供了一些有价值的研究结果和技术创新，为后续的研究和应用提供了有益的参考。