本研究提出了一种采用粒子群优化（PSO）算法调整参数的神经网络PID控制系统。通过结合PSO和神经网络技术，该方法旨在改进传统PID控制器在复杂系统中的性能与鲁棒性，特别适用于非线性和时变系统的精确控制任务。
在现代自动化控制领域，PID（比例-积分-微分）控制器因其简单易用性和稳定性而被广泛应用。然而，传统PID控制器存在参数调整困难及适应性不足等问题，这限制了其在复杂系统中的性能表现。为解决这些问题，研究人员将神经网络与PID控制器结合，并引入粒子群优化算法(PSO)，形成了神经网络PID控制策略。
PSO是一种仿生优化方法，灵感来源于对鸟群和鱼群集体行为的研究。它通过模拟群体中个体的行为来寻找最优解。在神经网络PID控制系统中，PSO用于调整神经网络的权重和阈值，以实现PID参数的自适应优化。
前馈型多层感知器（MLP）被用作非线性映射工具，在这种控制策略下负责预测系统的未来输出，从而改善PID控制器的决策。与固定参数的传统PID相比，该方法能够根据实时系统状态动态调整其参数，提升整体性能表现。
神经网络PID控制系统的工作流程如下：
1. 初始化：设定粒子群的位置和速度以及神经网络初始参数。
2. 输入处理：输入信号通过神经网络预处理形成向量。
3. 粒子群优化：利用PSO算法更新权重和阈值（即PID参数）；每个粒子代表一组PID参数，适应度函数通常为系统性能指标如稳态误差、超调等。
4. 输出计算：根据优化后的参数，计算控制器输出信号。
5. 应用与响应：将控制器的输出应用于实际系统并观察其反应。
6. 反馈循环：基于系统的反馈调整粒子位置，并返回步骤2直到满足停止条件。
该控制策略具有以下优点：
- 强大的自适应性：能够自动应对系统变化，提高性能；
- 良好的鲁棒性：对模型不确定性和外部干扰有较好的抑制能力；
- 简便的调参过程：通过PSO优化算法无需手动反复调整PID参数；
- 实时响应：能够在短时间内完成参数更新以满足实时控制需求。
这种结合了PSO和神经网络技术的PID控制系统是自动化领域的一项创新应用。它将先进的优化方法与智能控制理论相结合，为克服传统PID控制器局限性提供了一种有效方案。通过此策略可以设计出更加智能化、自适应性的控制系统来应对日益复杂的工程挑战。
5星
