论文部分内容阅读
为提高ATP系统的跟踪精度和快速性，将模糊控制引入单神经元自适应PID控制中，提出单神经元模糊PID控制。它运用有监督的Hebb学习规则在线修正PID参数，而神经元的比例系数则由Sugeno模糊逻辑系统根据系统的误差和误差变化量大小进行调整，使控制系统对动态过程信息的利用程度达到最优。仿真和实验结果表明，系统不仅具有自学习和自适应能力，且动态性能和稳态性能都优于经典PID控制，超调量减小0．95％；上升时间和调节时间均减小lS左右；稳态误差减小1．19’。满足现代高精度跟踪系统的需求。