基于神经网络的模糊自适应PID控制及其实现

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器，将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络的自适应、自学习能力以及传统PID控制的优点融于一体，形成了对非精确、非线性对象的良好控制策略。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点，硬件上采用数字信号处理器（DS）作为控制，运算单元，以提高系统实用性。对交流伺服系统的实验仿真结果表明，该控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性。