论文部分内容阅读
该文研究了一种将模逻辑和神经网络等智能技术用于ＰＩＤ参数自整定的智能ＰＩＤ控制器，并利用遗传算法实现该控制器的自组织和优化设计，通过对小车－倒摆系统和二阶加纯时滞对象的控制仿真，表明该文提出的遗传算法模糊神经网络（ＦＮＮ）控制器具有在线学习和自组织的能力，克服了对非线性，大时滞对象进行ＰＩＤ参数整定的困难，并能够达到远优于常规ＰＩＤ控制的控制效果。