基于神经网络的摆动电机的模糊PID控制

摆动电机是一种直流无刷的有限转角电机,它是特种电机的一种。它的执行机构能很好的适应环境,精度高,响应速度快。在非线性系统中,提出一种基于BP前馈网络模糊PID方法来提高系统稳定性和克服参数不确定性。利用BP神经网络对模糊PID控制器的参数和非线性进行调节补偿,从而减少模糊控制器对切换项的增益的需求。分析BP神经模糊PID中,BP神经网络,模糊算法和PID控制如何优化、互补和配合。最后用matlab仿真结果来说明BP前馈神经网络模糊PID控制器具有无超调、稳定性强、很好的抗干扰等优点,并非线性系统具有一定鲁棒性。