智能气动油压伺服系统PID控制革新
导语：针对经典基于对象精确模型的PID控制方法在面对具有非线性和时变不确定性的被控对象时的自适应性不足，提出了一个结构简洁且基于RBF神经网络的PID自适应控制方法。该方法旨在克服传统PID控制在复杂工况下的局限性，并提高其鲁棒性和动态响应性能。
摘要：为了弥补基于对象精确模型的PID控制方法无法有效适应非线性和时变不确定性的被控对象这一缺陷，我们提出了一种结合了RBF神经网络与简单结构的PID自适aptive control approach. 在将此智能化改进后的PID算法应用于气动油压伺服系统后，实验结果显示，该算法能够通过RBF网络实现对被控对象变化范围内的自学习与自适应能力，使得其拥有更强大的鲁棒性并显著提升了控制品质相比于传统的PID技术。这种创新型解决方案对于气动伺服系统尤为实用。
关键词：径向基函数（RBF）神经网络； PID自动调节； 气动伺服装置； 燃油泵调节器
引言
气动系统因其成本效益、节能环保以及构造简单等优点而广泛应用于各行各业[1]。然而，由于空气可压缩特性的存在，导致了气动伺服系统具备较强非线arity，这使得使用传统线性控制理论及手段难以达成满意响应性能及稳定准确度。
工业过程中的常规操作中，比例-积分-微分（PI-D）或比例-积分（PI）自动调节器由于直观易懂、简单实施以及抗干扰能力强而获得普遍认可。然而这些参数通常由人工调整，这些一次性的调整往往难以保证最佳状态，从而限制了常规自动调节效果及精度。此外，对待许多工业过程来说，由于它们具有复杂且不可预知的情况，不容易建立它们数学模型，因此寻求一种能够不断调整参数以达到最佳状态的手段成为研究人员长期追求之目标[2][3][4]. 神经网络技术发展为可能实现这一目标。但是普通类型如前馈多层感知机BP因为收敛速度慢、计算量大且容易陷入局部最小值问题，在高要求指标下运用困难。而径向基函数(RBF)由于快速收敛、小计算量、高概率避免局部极小值等优势，为高标准指标下的高性能体系提供可能性。这促使我们将RBF神经网络与常规自动调节策略结合，以形成一种既有自我学习又能灵活适应环境变化的一体化智能化改进版P-I-D 自动调节器。在这样的背景下，我们进行了一系列试验，将该智能P-I-D 自己调整者用于氣動壓力系統，其测试结果表明，该新型調節技術顯著超越傳統自動調節技術於幾個方面。
详细内容请点击下载：“基于RBF神经网络的智能_PID 控制技术及其在氣動壓力系統中的應用”
