基于分数阶PID控制器的多模型神经网络控制策略

唐军; 张皓; 陈伟军

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202502018

计算技术与自动化 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (02) : 99 -105. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202502018

基于分数阶PID控制器的多模型神经网络控制策略

唐军, 张皓, 陈伟军

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

由于分数阶PID相较于整数阶PID具有更多的参数自由度，更广的控制范围，以及更强的控制性能等优势，本文提出一种基于分数阶PID的多模型神经网络控制器。将已整定好控制参数的多个分数阶PID控制器的输入输出数据进行采集，并经过预处理后，利用神经网络强大的学习能力和泛化能力进行多模型训练，并将训练好的网络作为控制器。MABLAB仿真实验表明：在进行多模型控制时，该控制器的超调量为0,最长调节时间、上升时间、延迟时间分别为430.99 s、259.50 s、90.76 s,不仅兼具了多个分数阶PID的模型控制能力，而且比每个分数阶PID控制器都具有更优越的性能指标。