BP神经网络PID的气动位置控制系统的研究

本文提出了一种将常规PID控制与BP神经网络相结合的自适应PID控制器，该控制器运用神经网络和BP算法实现了对PID参数的在线调整，利用变步长法和引入动量项来改进BP神经网络学习算法，有效减小了学习过程的振荡趋势，改善了收敛性，避免了学习过程陷入某些局部最小值，并将其用于在线调整气动位置伺服控制系统的PID参数，实现具有最佳组合的PID控制。MATLAB仿真表明，本文控制算法的静态特性、动态品质良好，鲁棒性强。