本文介绍了一种基于神经网络和模糊控制技术相融合的智能PID 控制器的设计。仿真和实际应用结果表明，这种融合型智能PID 控制器具有超调量小、调节时间短的优点，提高了控制系统的实时性和抗干扰能力。关键词：融合；神经网络；模糊控制；PID 控制 神经网络控制和模糊控制均为智能控制领域的一个分支，有各自的基本特性和应用范围。神经网络通过自学习动态地调整各神经元之间的连接权值，可以用来描述几乎是任意的非线性系统[1，2]。 而模糊控制是根据专业人员总结的人工控制规则决定控制量的大小，在控制大滞后、时变、非线性的复杂系统时具有优越性。但对于某些问题，即使很有经验的专业人员也很难总结出明确的模糊控制规则。在这种情况下，就可以应用神经网络的方法，以神经元为基础，在功能上实现模糊控制的神经、模糊融合技术，即直接从原始的工作数据中归纳出若干条控制规则，从而为模糊系统建立起行之有效的决策规则。本文设计了一种基于神经网络和模糊控制相融合的智能PID 控制器，既具有传统PID 控制的广泛适用性，同时又兼具模糊控制的非线性控制作用及神经网络的自学习和自适应能力。
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