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基于CMAC 神经网络的PID 控制

基于 CMAC 神经网络的 PID 控制

PID Control System Based on CMAC Neural Network

洪云飞陈孚付兴武

Hong,Yunfei Chen,Fu Fu,Xingwu

摘要：提出利用 CMAC 神经网络与 PID 的特征的近似值，然后用它产生合适的控制信

复合控制，实现非线性系统控制。由于号。系统特征值是基于对象输入输出数据实

CMAC 网络的优点使 PID 控制效果有很大

时观察结果的逐次学习[1] 。

提高。仿真实验表明了该方法的有效性。

关键词：神经网络；PID 控制；非线性系 CMAC 神经网络模型如图 1 所示。

统

α W

中图分类号：TP273 文献标识码：A 1 1

α W Y

X 2 2

Abstract: This paper designed a control

model, which is constructed based on CMAC α Wm

neural network and combined with a PID

controller. Owing to the advantages of the 图 1 CMAC 神经网络模型

CMAC neural network, the effectiveness of

the PID control system has been greatly CMAC 可以逼近任意的非线性关系。设

improved. Simulation studies show the 待逼近的函数映射关系为：

effectiveness and good performance. Y=f(X) ①

Key word: neural network; PID control; T

其中 X=[x 1 ,x 2 , … ,x n ] ，

non-linear system.

Y=[y ,y ,…,y ] 。

随着科技的发展，人工神经网络以其独 1 2 r

特的优点在控制领域中得到广泛的应用。由 CMAC 神经网络通过两个阶段映射来

于 CMAC 神经网络具有信息分类存储的能实现上述关系。

力，比一般神经网络具有更好的非线性逼近 (1)S ：X →A(输入编码) ，即α=S(X)

能力，因此更适合于复杂环境下的非线性实

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