基于神经网络的PID控制器参数的自整定

根据神经网络理论，提出了一种具有学习功能的参数整定算法。当通过一定数量的样本学习得到成功的ＢＰ神经网时，调用启发式控制算法闭环控制对象，将获得的响应数据送到ＢＰ网，即可得到ＰＩＤ的整定参数。并以二阶、三阶系统为例，经仿真得到了合适的整定参数。整定方法在分散控制系统中，对大量在线参数辨识计算的处理结果是令人满意的。