温室温度控制系统的RBF神经网络PID控制

来源期刊：控制工程2017年第2期

论文作者：申超群 杨静

文章页码：361 - 364

关键词：温室温度;径向基神经网络;PID;参数;

摘    要：针对温室温度控制系统存在非线性、时变、大滞后与大惯性等问题,传统的PID控制方法并不能满足温室温度控制系统强自适应力、强鲁棒性的要求,提出了一种自适应能力强的径向基神经网络（RBF）PID的控制策略。建立了3层的神经网络模型,在RBF神经网络PID控制过程中,由神经网络RBF在线辨识得到了梯度信息,然后由得到的梯度信息对PID中的三个参数进行在线调整。仿真结果表明,基于RBF-PID控制系统动态响应快、自适应性强、超调量小、稳态精度高,能够实现温室温度的自适应控制。