基于即时学习的非线性系统自适应PID控制

当使用先进策略整定PID控制器参数时,往往要依赖于系统所辨识的模型,而模型的精度与优化算法的计算效率直接影响到系统的控制效果.本文利用即时学习算法的本质自适应特点(建模数据在时间与空间上相邻性),来提高辨识模型的精度,并基于广义最小方差的性能指标,用等价多项式的方法,推导出PID形式的控制律,从而避免其他优化算法带来的计算量,提高了控制精度与计算效率.仿真结果验证了该方法的有效性.