基于T-S型模糊神经网络的内模自适应PID算法研究

摘要

针对内模PID算法在控制具有大滞后特性的温度模型时,因内模参数无法根据内部模型的失配程度进行自适应调整,使得系统超调量增大,调节时间变长,控制响应不及时,控制品质下降等问题.该文提出了基于T-S型模糊神经网络的内模自适应PID算法,大大降低上述问题对系统控制性能指标的影响.Matlab仿真结果表明:在内部模型与被控模型的参数出现正向失配或负向失配时,该文算法控制响应最快、超调量最小,控制精度最高,具有最好的控制性能指标.