基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统研究
本文研究提出基于模糊神经网络的自适应PID控制算法，以解决传统PID控制存在控制效果不够理想、性能欠佳和很难满足系统精度要求的问题。通过使用Labview构建模糊神经PID控制器，对环控引气系统温度进行动态控制，并与经典PID控制进行仿真比较。结果表明，基于模糊神经网络的PID控制算法在系统的超调量和调节时间上都小于经典PID，能提高系统的快速性和准确性，改善系统特性。
PID控制算法是自动控制系统中最常用的控制算法之一，但传统PID控制算法存在一些缺陷，如控制效果不够理想、性能欠佳、难以满足系统精度要求等问题。为了解决这些问题，本文提出基于模糊神经网络的自适应PID控制算法。模糊神经网络是一种基于模糊理论和神经网络的智能控制算法，能够模拟人类的思维和学习能力，适用于解决复杂的非线性控制问题。
在本文中，我们使用Labview构建了模糊神经PID控制器，对环控引气系统温度进行动态控制。实验结果表明，基于模糊神经网络的PID控制算法能够提高系统的快速性和准确性，减少系统的超调量和调节时间。与经典PID控制相比，基于模糊神经网络的PID控制算法具有明显的优势。
模糊神经网络在控制系统中的应用具有广泛的前景。随着人工智能技术的发展，模糊神经网络将在自动控制系统中扮演着越来越重要的角色。因此，本文的研究结果对自动控制系统的发展具有重要的参考价值。
神经网络在控制系统中的应用主要有以下几个方面：
1. 模糊神经PID控制算法：基于模糊理论和神经网络的智能控制算法，能够模拟人类的思维和学习能力，适用于解决复杂的非线性控制问题。
2. neurally augmented PID控制算法：使用神经网络来改进PID控制算法，能够提高系统的快速性和准确性。
3. 非线性系统控制：神经网络能够学习和模拟非线性系统的行为，实现对非线性系统的控制。
4. 智能控制系统：神经网络能够实现智能控制系统，能够根据系统的状态和环境进行实时调整和控制。
本文研究提出基于模糊神经网络的自适应PID控制算法，能够提高系统的快速性和准确性，减少系统的超调量和调节时间。该算法在自动控制系统中的应用具有广泛的前景，对自动控制系统的发展具有重要的参考价值。
