"RBF神经网络在温控系统中的应用"
本文主要介绍了RBF神经网络在温控系统中的应用，针对温度控制系统的大延时问题，引入了RBF神经网络算法在线实时调整PID控制器的三个参数，构成了RBF-PID控制器。通过对编织物试验机温度控制系统硬件结构的分析和数学建模，使用MATLAB软件仿真，验证了基于RBF神经网络的PID控制器相比传统的PID控制器具有更小的超调量和更快的响应速度。
一、温控系统的组成
温控系统的组成主要包括加热底座、电热管、温度测量系统、控制单元等。其中，温度测量系统使用2支Pt100铂电阻温度传感器，对采集到的温度平均值之后反馈到控制单元。控制单元采用ARM-CortexM3内核的STM32F103芯片，最高频率为72MHz，它通过发送PWM信号来控制继电器，从而驱动电热管进行加热。
二、RBF神经网络控制
RBF神经网络是一种常用的神经网络算法，具有强大的逼近能力和泛化能力。通过引入RBF神经网络算法，可以在线实时调整PID控制器的三个参数，从而达到优化温控系统的控制性能。
三、PID控制器
PID控制器是一种常用的控制算法，具有三个参数：比例系数、积分系数和微分系数。通过调整这三个参数，可以达到优化温控系统的控制性能。然而，传统的PID控制器存在着一些缺陷，例如调整参数的难度和稳定性不佳等问题。
四、RBF-PID控制器
RBF-PID控制器是通过引入RBF神经网络算法来调整PID控制器的三个参数，从而达到优化温控系统的控制性能。RBF-PID控制器的输出增量式PID控制器输出增量为：
△u(k) = Kp*Xp + Ki*X + Kd*Xd
其中，Kp、Ki、Kd分别为比例系数、积分系数和微分系数；Xp、Xi、Xd分别为比例控制器、积分控制器和微分控制器对应的输入。
五、实验结果
通过MATLAB软件仿真，验证了基于RBF神经网络的PID控制器相比传统的PID控制器具有更小的超调量和更快的响应速度。
六、结论
本文提出了一种基于RBF神经网络的PID控制器，用于解决温控系统的大延时问题。实验结果表明，基于RBF神经网络的PID控制器相比传统的PID控制器具有更小的超调量和更快的响应速度。
七、参考文献
[1] 机器学习与深度学习
[2] PID控制器原理与应用
[3] RBF神经网络算法原理与应用
八、作者简介
马志，男，河北三河人，在读硕士研究生，研究方向：自动化控制与应用。
