基于神经元的PID学习控制器

常规PID调节方法工程上用得很成熟。对已知的控制对象结构和参数,只要确定相应的调节器参数,便可以很好地发挥调节作用。这种方法简单有效且易实现,广泛用于过程控制及工业机器人的控制中。但绝大多数的应用场合控制对象的数学模型难以建立,参数更难以精确测出,况且控制对象的结构参数还会发生变化,以上情形,PID难以很好地发挥调节作用,其适应性差。