改进型模糊神经网络PID控制器的设计与仿真

作者：吕晓丹; 吴次南^*

来源：数据采集与处理, 2021, 36(02): 365-373.

DOI：10.16337/j.1004-9037.2021.02.018

• 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

传统PID控制器存在控制参数无法在线调整、控制效果差等问题。为了解决这些问题,本文提出了一款基于改进型模糊神经网络的智能PID控制器。该控制器不仅融合了模糊控制的推理能力和神经网络的学习能力,还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。最终的仿真实验结果表明:这种改进型模糊神经网络智能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。

• 出版日期2021
• 单位贵州大学