基于RBF神经网络PID控制算法优化的负压供墨系统

为更好地解决传统PID对负压供墨系统温度、负压值精度低、缺乏自适应性、跟随性能差等问题，本文将RBF神经网络与传统PID控制算法结合起来，实现动态辨识，通过利用神经网络的学习能力，可以根据控制环境在线修正PID控制的比例、积分、微分参数，使其更加符合工业需求，从而能够提升系统的实时性以及适应性，通过加入阶跃信号，基于MATLAB软件中的Simulink环境对控制系统进行仿真。通过对比检验传统PID控制算法与模糊PID控制算法。经过仿真测试结果得出结论：基于RBF神经网络优化的PID控制算法具有响应速度快、超调小等优点，解决了控制温度与负压值过程中滞后和耦合大的问题，显著改善负压供墨系统性能。