基于改进BP神经网络的PID控制方法研究

针对最速下降法收敛速度慢和易陷入局部极小的缺点，提出一种新型的基于改进BP神经网络的PID控制方法，该方法将神经网络和PID控制策略相结合，既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力。又具有常规PID控制器结构简单的特点。该控制器的算法采用Fletcher—Reeves共轭梯度法，它可以避免网络陷入局部极小点，同时加快网络的训练速度。并用这种改进的共轭梯度法对神经网络PID控制器参数实现在线修正。最后给出了在Matlab平台上的实现算法。仿真结果表明该控制方法是有效的。