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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

m

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.

T

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