一种基于BP神经网络的数控机床伺服系统控制器

传统意义上的PID控制器具有结构简单、调节方便、参数设置和工程索引密切相关的优势。但它也有一定的局限性:对复杂系统很难建立数学模型,当控制对象不同时,控制器的参数很难自动适应外部环境的变化,且很难对一些复杂的过程和参数进行有效控制。而神经网络控制的发展、应用和与PID控制的结合,在一定程度上解决了传统PID控制器难以进行在线实时参数自整定等方面的缺点,可以充分发挥PID控制的优点。