【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第1期 193-196页,共4页

【作 者】： 张国铎 ; 杨旭红 ; 许行 ; 卢栋青

【摘 要】 研究PID控制器参数优化问题，针对稳压器压力控制系统具有复杂非线性、时变性特点，引起系统的输出品质特性较差，超调量大，调节时间长，上升时间长，控制精度差等。传统PID的控制参数难以精确整定，且依赖于对象的精确数学模型。为了提高PID控制精度，减小超调量、调节时间和上升时间，提出用单神经元的神经网络来优化PID控制器参数的方法。通过单神经元的自学习和白适应能力，获得最优控制性能的PID控制参数。仿真结果表明，单神经元神经网络的PID控制方法与传统的PID控制方法相比，系统响应速度更快，超调量更小，为优化控制系统提供了参考。