PID神经网络自适应控制

PID 控制的老搭档——神经网络，一起用起来真挺香的。

PID 神经网络控制的思路，就是让神经网络帮忙动态调节 PID 参数，那种传统 PID 搞不定的非线性、时变系统，尤其适合那些你调了半天参数还不听话的场景。

神经网络的学习能力强，给它足够的数据，它就能自己摸索出控制规律。是多变量系统里，变量之间那点“牵一发动全身”的耦合问题，用解耦控制能得还挺干净，控制精度能提不少。

训练流程其实不复杂：先收集系统的输入输出数据，再让神经网络来“学”。一旦训练好，就可以实时接管控制输出。控制器能根据系统当前状态，自动微调参数，反应速度和鲁棒性都挺不错。

哦对了，如果你碰到那种非线性强、建模困难的系统，或者控制目标老是变的场景，这种控制方式会比传统 PID 靠谱多。

推荐几个不错的资料，可以对照着看看：

• 基于 RBF 神经网络的 PID 自适应控制
• 不确定多变量运动控制系统的 PID 型神经网络非线性自适应控制
• 时变时滞非线性系统自适应神经网络控制

如果你正在搞复杂控制系统，或者在做智能控制相关项目，可以试试看这个组合，蛮实用的。