为了克服实际控制系统中存在的非线性和参数时变性所引起的常规控制器控制性能恶化,提出了一种新的控制方法--基于RBF神经网络整定的模糊控制,并在文中给出了具体算法.该控制方法以无量化解析模糊控制为主体,采用RBF神经网络对控制对象进行辨识,然后利用辨识所得到的Jacobian信息在某一给定的控制性能指标下对控制参数进行在线调整.将其应用于二次调节控制系统,并对系统进行了仿真.系统采用不同控制器的仿真曲线表明:基于RBF神经网络整定的模糊控制具有更好的控制性能.

提出了一种基于遗传算法整定的PID控制方法,将其应用到二次调节节能系统中,以提高系统的控制性能.根据二次调节节能系统得出转速控制系统方块图,建立转速控制系统的数学模型,并在允许的情况下将其简化,对该闭环控制系统采用基于遗传算法整定的PID控制方法进行数字计算机仿真研究.结果表明:此算法在给定PID控制参数范围的情况下,能自动寻找到全局最优点.