基于FCA-CMAC模糊神经网络的PID控制器设计与仿真

简介

为解决常规PID控制器在伺服系统位置控制中存在的对模型精度要求高、抗干扰能力差等问题,提出一种基于信度分配的模糊小脑神经网络模型（FCA-CMAC）与常规PID相结合的新型智能控制算法。基于此算法设计出以FCA-CMAC为前馈环节的智能PID控制器,通过MATLAB仿真实验,验证了FCA-CMAC-PID控制器的可行性。实验结果表明,FCA-CMAC-PID控制器不仅具有传统PID控制器精度高、响应快的优点,还能克服其控制效果对参数设定高度依赖的不足,适用于在线控制。该控制器具有收敛速度快、鲁棒性好和抗干扰能力强等优点。