智能PID控制综述
智能PID调节器
智能PID调节器的报告，800字
智能PID调节器是一种用于自动控制系统的控制装置，它可
以实现对机械及系统进行动态精确控制。
通过使用智能PID
调节器，我们可以达到位置控制，微分控制，速度控制，加速度控制，反馈控制，等等各种控制目的。
智能PID调节器的优点是具有快速、准确、可靠的调节功能，它的精度可达到毫米级以下，并且能够保持控制的精准度。
同时，它还可以根据不同的负荷，自动调整控制参数，以达到预期的控制效果。
此外，它还具有良好的静态性能和动态性能，可以提供较大的驱动输出，可以实现灵活的控制，确保控制性能同时高效、稳定、动态性能也很出色。
此外，智能PID调节器还具有可移植性，可以在不同的设备
上运行，可以综合使用PID算法，支持仿真等特殊功能。
综
合而言，智能PID调节器可以满足复杂的测控系统要求。
总之，智能PID调节器是一种具有很强功能性和稳定性的自
动控制装置，可以帮助我们达到良好的控制效果。
它可以根据不同的负载及运行状态，自动调整控制参数，确保控制性能同时高效可靠，是当前最好的选择之一。
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制的发展现状及应用展望智能PID控制（Proportional-Integral-Derivative control）是一种常见的控制算法，广泛应用于工业自动化领域中。
它通过测量控制系统的误差来调整输出，使系统的实际值尽可能接近期望值。
随着科技的不断进步和发展，智能PID控制在控制领域也得到了广泛的应用和发展，为工业生产和自动化领域带来了诸多益处。
本文将从智能PID控制的发展现状和未来应用展望两方面进行探讨。
1.传统PID控制的局限性传统的PID控制算法是通过比例、积分和微分三项参数来调节控制系统的输出，但是在实际应用中，传统PID控制算法存在许多局限性。
传统PID控制算法对于非线性和时变系统的控制效果不佳，不适用于复杂的工业生产系统。
传统PID控制无法满足对控制精度和稳定性的要求，容易受到外部扰动的影响。
2.智能PID控制的发展趋势随着人工智能和大数据技术的不断发展，智能PID控制算法应运而生，成为控制领域的新宠。
智能PID控制算法采用了模糊逻辑、遗传算法、神经网络等先进技术，可以更好地适应非线性和时变系统，提高了控制系统的鲁棒性和鲁棒性。
适应性，同时提高了控制系统的稳定性和精度，在实际工业生产中具有广阔的应用前景。
3.智能PID控制的应用领域智能PID控制在工业自动化控制、机器人控制、电力系统控制、交通运输系统控制等领域都得到了广泛的应用。
在工业自动化控制中，智能PID控制算法可以实现对生产过程的精准控制，提高生产效率和产品质量。
在机器人控制领域，智能PID控制可实现对机器人动作的精确控制，提高了机器人的灵活性和适应性。
在电力系统控制中，智能PID控制可以实现对电力负载的平稳控制，提高了电力系统的稳定性和安全性。
二、智能PID控制的未来应用展望1.智能PID控制在工业4.0中的应用随着工业4.0的到来，智能PID控制将会得到更广泛的应用。
在智能制造和工业网络化的背景下，智能PID控制可以实现对生产过程的智能化控制和管理，提高了生产效率和产品质量，有助于企业实现智能制造的转型升级。
智能化控制PID调试与人工智能的结合
智能化控制PID调试与人工智能的结合智能化控制PID调试是现代工业自动化领域的重要技术之一。
随着人工智能技术的不断发展和应用，将PID调试与人工智能相结合，可以进一步提高调试的效率和精度，实现更加智能化的控制系统。
一、智能化控制PID调试的基本原理PID（比例-积分-微分）控制是一种常用的自动控制方式，能够使系统达到稳态，提高系统的响应速度和稳定性。
实际中，根据控制对象的特点和需求，需要对PID控制器的参数进行调整。
传统的PID调试通常是基于经验和试错的方式进行，效率较低且存在一定的局限性。
二、人工智能在PID调试中的应用人工智能技术包括机器学习、深度学习和模糊逻辑等方法，这些方法能够基于大量的数据进行模型的训练和优化，实现对控制系统的智能化调节。
1. 机器学习在PID调试中的应用机器学习是一种通过模型和算法从数据中学习和预测的方法。
在PID调试中，可以通过机器学习算法对系统的特性和参数进行建模，自动进行参数调整和优化。
例如，可以使用回归算法建立系统的输入与输出之间的映射关系，基于历史数据训练模型，推导出最优控制参数。
通过不断的学习和调整，实现PID控制器的自适应调节。
2. 深度学习在PID调试中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以通过多层次的神经网络结构模拟人脑的工作原理，实现对复杂系统的建模和预测。
在PID调试中，可以使用深度学习算法构建神经网络模型，通过输入系统的状态和目标输出，自动调整PID参数。
深度学习的优势在于能够处理大规模和复杂的数据，提高控制系统的鲁棒性和性能。
3. 模糊逻辑在PID调试中的应用模糊逻辑是一种基于模糊推理的控制方法，能够处理不确定和模糊的问题。
在PID调试中，可以使用模糊逻辑对系统的状态和响应进行模糊推理，自动调整PID的控制参数。
模糊逻辑方法可以通过规则库和模糊控制器来实现对PID的调试。
根据不同系统的需求和特性，可以设置不同的模糊规则和参数，实现智能化的PID调试。
智能PID控制综述简版
智能PID控制综述智能PID控制综述引言PID（Proportional-Integral-Derivative）控制是工业领域中最常用的控制算法之一。
它通过测量系统的误差（偏差）、积分误差和误差变化率，并通过调整控制信号来稳定系统。
然而，传统的PID控制算法在面对复杂系统、非线性系统或时间变化较大的系统时可能表现不佳。
为了解决这些问题，研究人员开发了智能PID控制算法，以提高控制系统的性能与稳定性。
智能PID控制算法智能PID控制算法是一种利用智能技术来改进传统PID控制算法的方法。
它主要包括模糊PID控制、神经网络PID控制和遗传算法PID控制等。
模糊PID控制模糊PID控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它通过将PID 控制器的参数转化为模糊变量，并根据系统的误差和误差变化率来确定输出。
相比传统的PID控制，模糊PID控制在系统非线性程度较高时表现更好，具有较强的鲁棒性。
神经网络PID控制神经网络PID控制是一种利用神经网络模型来优化PID控制器参数的方法。
通过训练神经网络模型，可以实现对PID控制器输出进行非线性映射，从而提高控制系统的性能。
神经网络PID控制在处理非线性系统和大规模系统时表现出色。
遗传算法PID控制遗传算法PID控制是一种利用遗传算法来求解PID控制器参数的方法。
通过定义适应度函数，并利用遗传算法的运算过程进行迭代优化，可以找到适合当前系统的最优PID参数。
遗传算法PID控制在处理具有多个变量和复杂约束条件的控制问题时具有较好的适应性。
智能PID控制在实际应用中的优势智能PID控制算法相较于传统PID控制算法，在实际应用中具有以下优势：1. 提高控制系统的鲁棒性：智能PID控制算法对于系统非线性程度较高或者存在参数变化的情况下，具有较好的鲁棒性。
2. 提高控制系统的性能：智能PID控制算法通过优化PID控制器参数，可以进一步提高控制系统的性能指标，如响应速度、稳定性和鲁棒性等。
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制的发展现状及应用展望
智能PID控制是一种基于人工智能技术的PID控制方法，它通过智能算法来优化控制器的参数，以实现更准确、更稳定的控制效果。
近年来，随着人工智能技术和控制理论的不断发展，智能PID控制在各个领域得到了广泛的应用，并取得了显著的成果。
目前，智能PID控制主要应用于工业自动化、机器人控制、智能交通、航空航天等领域。
在工业自动化领域，智能PID控制被广泛应用于汽车制造、电子工业、化工工业等多个细分领域，实现了高效、稳定的过程控制。
在机器人控制方面，智能PID控制可以动态地调整参数，适应不同的环境和任务，实现精准的机器人控制。
在智能交通领域，智能PID控制被用于车辆自动驾驶、交通流量优化等场景，提高道路的可行性和交通效率。
在航空航天方面，智能PID控制可以提高飞机、卫星等空间器材的精度和可靠性，确保设备的安全性和稳定性。
未来，智能PID控制的应用前景广阔，并有望在更多领域得到应用，如智能医疗、智能家居、智能电力等。
智能PID控制可以实现对医疗设备、家庭电器、电力系统等设备的智能化控制，提高设备的使用效率和安全性。
同时，智能PID控制也可以与其他技术相结合，如机器学习、模糊控制等，实现更为灵活、高效的控制方案。
在未来，智能PID控制将继续为各行各业的发展和进步做出贡献。
PID智能控制智能算法及其应用
PID智能控制智能算法及其应用PID控制是一种利用比例、积分和微分来调节系统输出的控制算法。
它是一种经典控制算法，应用广泛且成熟，被广泛用于自动控制领域。
PID算法的原理是通过获取系统的误差（即期望值与实际值之间的差异）并将其乘以比例增益、积分时间和微分时间来计算控制输出。
比例增益决定了输出变化与误差之间的比例关系，积分时间是误差积累的时间长度，微分时间是误差变化的速率。
PID控制算法的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1.工业过程控制：在工业生产中，PID控制算法常用于温度、压力、液位等参数的控制。
利用PID控制算法，可以保持这些参数在设定值附近稳定运行，提高生产效率和产品质量。
2.机器人控制：在机器人控制中，PID算法可以用于控制机器人的位置、速度和力量等参数。
通过PID控制算法，可以实现机器人的精准控制，提高机器人操作的准确性和稳定性。
3.交通信号控制：在交通系统中，PID控制算法可以应用于交通信号灯的控制。
通过根据交通流量和道路拥堵情况来实时调节信号灯的时长，可以优化交通流量，减少拥堵和排队时间。
4.飞行器控制：在航空航天领域，PID控制算法被广泛用于飞行器的姿态控制和稳定控制。
通过PID控制算法，可以使飞行器保持平稳飞行和准确操控，提高飞行器的安全性和飞行品质。
5.智能家居：在智能家居系统中，PID控制算法可以应用于温度和湿度等参数的控制。
通过PID控制算法，可以实现室内环境的自动调节，提高生活舒适度和节能效果。
除了传统的PID控制算法，还有一些改进的智能PID控制算法也被提出和应用。
例如模糊PID控制算法将模糊逻辑与PID控制结合，使算法对非线性和模糊系统具有更好的适应性和鲁棒性。
遗传算法优化PID控制算法则通过遗传算法进行参数优化，提高控制系统的性能。
总之，PID智能控制算法及其应用广泛而成熟，通过对系统误差的反馈以及比例、积分和微分的调节，可以实现多种系统的稳定控制和优化控制。
PID控制器设计与参数整定方法综述
PID控制器设计与参数整定方法综述一、本文概述本文旨在全面综述PID（比例-积分-微分）控制器的设计与参数整定方法。
PID控制器作为一种广泛应用的工业控制策略，其设计的优劣直接影响到控制系统的性能和稳定性。
因此，深入理解并掌握PID控制器的设计原则与参数整定方法，对于提高控制系统的性能具有非常重要的意义。
本文将首先介绍PID控制器的基本原理和组成结构，包括比例、积分和微分三个基本环节的作用和特点。
在此基础上，详细阐述PID控制器设计的一般步骤和方法，包括确定控制目标、选择控制算法、设定PID参数等。
本文还将重点介绍几种常用的PID参数整定方法，如Ziegler-Nichols法、Cohen-Coon法以及基于优化算法的参数整定方法等，并对这些方法的优缺点进行比较分析。
本文将结合具体的应用实例，展示PID控制器设计与参数整定方法在实际工程中的应用效果，以期为读者提供有益的参考和借鉴。
通过本文的阅读，读者将能够全面了解PID控制器的设计与参数整定方法，掌握其在实际应用中的技巧和注意事项，为提高控制系统的性能和稳定性提供有力的支持。
二、PID控制器的基本原理PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用于工业控制系统的基本控制策略。
它的基本工作原理是基于系统的误差信号（即期望输出与实际输出之间的差值）来调整系统的控制变量，以实现对系统的有效控制。
PID控制器的核心在于其通过调整比例、积分和微分三个环节的参数，即比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd，来优化系统的动态性能和稳态精度。
比例环节（P）根据误差信号的大小成比例地调整控制变量，从而直接减少误差。
积分环节（I）则是对误差信号进行积分，以消除系统的静态误差，提高系统的稳态精度。
微分环节（D）则根据误差信号的变化趋势进行预测，提前调整控制变量，以改善系统的动态性能，抑制过冲和振荡。
PID控制器的这三个环节可以单独使用，也可以组合使用，以满足不同系统的控制需求。
智能仪表之数字PID控制
本节主要内容
一、概述 二、连续PID控制算法 三、离散PID控制算法 四、 PID参数整定 五、改进的PID控制算法
一、概述
• 按偏差的比例、积分和微分进行控制的调节器简称 为PID（ Proportional - Integral - Differential ）调 节器。 • PID调节是连续系统中技术最成熟、应用最广泛的 一种调节方式，其调节的实质是根据输入的偏差值， 按比例、积分、微分的函数关系进行运算，其运算 结果用于输出控制。 • 在实际应用中，根据具体情况，可以灵活地改变 PID的结构，取其一部分进行控制。
使模拟PID离散化为差分方程。
－两种形式：位置式、增量式。
离散化方法：在计算机控制系统中使用的是数字PID调节器， 就是对 u(t) 离散化。离散化时，令：
u (t ) u ( k ) e(t ) e( k ) k t 0 e(t )dt T e( j ) j 0 de(t ) e( k ) e( k 1) dt T
“利用偏差、消除偏差”
yr
e
PID
u
G(s)
yo
PID控制器的输入输出关系为：
u (t ) K P e (t ) K I
t
0
e ( t ) dt K D
de ( t ) dt
在很多情形下，PID 控制并不一定需要全部的三项控制作 用，而是可以方便灵活地改变控制策略，实施P、PI、PD 或 PID 控制。
u ( k ) u ( k 1) 0 e ( k ) 1 e ( k 1) 2 e ( k 2)
其中： 0 K P (1
T TI TD T )
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密 封 线智能PID 控制综述摘要 传统的PID 控制应用于复杂的实际系统时存在一定的局限性，因而智能PID 控制器是当今研究的热点。
融合了先进智能控制思想和传统PID 构成的智能PID 控制器则具有更加良好的特性。
文中对几种常见的智能PID 控制器,包括模糊PID 、神经网络PID 、专家PID 控制器及基于遗传算法的PID 控制器等进行了综述。
关键词 PID 控制器 智能控制 智能PID一、引言PID 控制[1-10,51-52]作为经典控制算法中的典型代表，是一种传统的控制方式。
1922年 N.Minorsky 提出PID 控制方法，1942年美国Taylor 仪器公司的 J.g.ziegler 和 N.B.Nichols 提出PID 参数[1]的最佳调整法至今，其在工业控制中的应用已十分广泛[2-4]。
PID 控制具有结构简单、参数物理意义明确和鲁棒性强等特点。
PID 控制器[5-9]对系统给定值()r t 同系统输出值()y t 的偏差()e t 分别进行比例、积分、微分运算，并由此得到其输出值()u t ，计算公式为：0()()()()()t P L D de t u t K e t K e t d t K dt =++⎰式中P K 为比例系数;L K 为积分系数；D K 为微分系数。
P K 、L K 、D K 可对系统的稳定性、稳态精度、响应速度和超调量等性能产生影响，它们的作用分别为：(1)比例系数P K 可以加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。
系统的响应速度和调节精度同P K 呈正相关，但P K 过大则会产生超调，使系统不稳定，P K 过小则会使响应速度变慢，使系统静、动态特性变坏。
(2)积分作用系数L K 可以消除系统的稳态误差。
L K 越大，系统静差就会越快消除。
但L K 过大会在响应过程产生较大超调，产生积分饱和现象。
L K 过小则会使系统稳态误差不易消除，影响调节精度。
(3)微分作用系数D K 可以改善系统的动态性能。
但D K 过大会使系统的调节时间延长，抗干扰性能降低。
PID 控制具有结构简单、稳定性能好、可靠性高等优点，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
在控制理论和技术飞速发展的今天，工业过程控制领域仍有近90%的回路在应用PID 控制策略。
PID 控制中一个关键的问题便是PID 参数的整定。
但是在实际的应用中，许多被控过程机理复杂，具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点。
在噪声、负载扰动等因素的影响下，过程参数甚至模型结构均会随时间和工作环境的变化而变化。
这就要求密封线在PID控制中，不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模型，并且PID参数能够在线调整，以满足实时控制的要求。
智能控制是一门新兴的理论和技术，它是传统控制发展的高级阶段，主要用来解决那些传统方法难以解决的控制对象参数在大范围变化的问题，其思想是解决PID 参数在线调整问题的有效途径[1][4][8]。
近年来，智能控制[11-16,53]无论是理论上还是应用技术上均得到了长足的发展，随之不断涌现将智能控制方法和常规PID控制方法融合在一起的新方法，形成了许多形式的智能PID控制器。
它吸收了智能控制与常规PID控制两者的优点。
首先，它具备自学习、自适应、自组织的能力，能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制参数、能够适应被控过程参数的变化；其次，它又具有常规PID控制器结构简单、鲁棒性强、可靠性高、为现场工程设计人员所熟悉等特点。
正是这两大优势，使得智能PID控制成为众多过程控制的一种较理想的控制装置。
文中主要介绍几种智能PID 控制器的常见构成形式，并分析各自的特点。
二、智能PID控制器研究现状智能PID控制的专家控制[17-18]、学习控制[19-20]、仿人控制[21-22]、免疫算法[22-24]等都在发展之中。
纵观近年来智能PID控制的发展，可以大致归纳出以下特点：智能复合控制成为提供和改善智能控制性能的有效途径，并成为研究的重点。
近几年来，模糊控制[25-29]与神经网络[30-36]的结合代表着控制与智能系统研究的一个新的趋势，另外有一个值得注意的动向是利用遗传算法GA对神经网络的PID控制器的权系数进行寻优，而将遗传算法应用于模糊控制,被证明是调整规则和隶属函数的一种有效方法。
文献[9]将遗传算法、模糊控制和免疫反馈机理与传统的PID控制相结合，提出了基于遗传整定的模糊免疫PID控制算法并将它应用在双容液位系统的控制中。
PID控制重新受到广泛重视，并和智能控制等方法结合，形成新一轮的研究热潮。
国际著名学术刊物 Control Engineering Practice和IEEE Control Systems Magazine 分别于2001和2006年出版了PID控制特辑。
2000年, IFAC 数字控制工作组在西班牙 Terrassa 举行了专题为 Past Present and Future of PID Control 的PID控制学术会议。
国际著名控制理论学者AS-TROM 教授指出, PID控制器在未来的控制工程中扔将继续扮演重要的角色，同时将成为各种复杂控制器的基本单元。
国内学者吴宏鑫院士提出的特征建模理论[37-38]，第一次从理论密 封 线上论证了PID 控制器广泛应用的理论依据并且指出，PID 控制器具有独特的优越性，它将成为复杂系统智能控制中最基本、最基础的子控制单元[2,9,14,16,19]。
在理论研究特别在应用方面，国内与国外差距明显。
国外如日本、欧美等国家不但在理论研究方面走在前列，而且已经有成功应用的产品，Yokogawa 电气和Fuji 电气的温度控制器，它们把模糊逻辑与标准的PID 控制集成在一起来抑制超调，取得了成功。
而国内重复研究的多，创造性研究的少,停留于仿真成果的多，能够在工程上应用的少，尤其是运行时间较长的智能PID 控制器可以说微乎其微。
这一状况需要广大理论工作者和工程技术人员共同努力，尽快转变这一局面。
三、基于神经网络的PID 控制器人工神经网络是最近发展起来的十分热门的交叉学科。
它涉及生物、电子计算机、数学和物理等学科，有着非常广泛的应用背景，这门学科的发展对目前和未来的科学技术的发展将有着重要的影响。
以非线性大规模并处理为主要特征的神经网络，以生物神经网络为模拟基础，试图模拟人的思维以及学习和获取知识的能力。
它具有学习、记忆、联想、容错、并行处理等能力，已在控制领域得到广泛应用。
3.1、单神经元PID 控制器[39-40]用单神经元实现自适应PID 控制的结构框图如图3-1所示。
图3-1中转换器的输入为设定值r y 及输出y ，转换器的输出为神经元学习控制所需要的状态量123,,X X X 。
神经元PID 控制器的输出为31()(1)()()i i i u k u k K W k X k ==-+∑式中,K 为神经元比例系数。
在单神经元控制器中引入输出误差平方的二次型性能指标，通过修改神经元控制器的加权系数i W ，使性能指标趋于最小，从而实现自适应PID 的最优控制。
利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成单神经元自适应PID 控制器，不但结构简单、学习算法物理意义明确、计算量小，且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。
密 封 线3-1单神经元自适应PID 控制器结构3.2、神经网络PID 控制器[29,30,33,35]在常规PID 控制器的基础上，加入一个神经网络控制器，构成如图3-2 所示的神经网络PID 控制器[4]。
此时神经网络控制器实际是一个前馈控制器，它建立的是被控对象的逆向模型。
由图3-2容易看出，神经网络控制器通过向传统控制器的输出进行学习，在线调整自己，目标是使反馈误差()e t 或()u t 趋近于零，从而使自己逐渐在控制作用中占据主导地位，以便最终取消反馈控制器的作用。
但是以PID 构成的反馈控制器一直存在，一旦系统出现干扰等，反馈控制器马上可以重新起作用。
因此 采用这种前馈加反馈的智能控制方法，不仅可确保控制系统的稳定性和鲁棒性，而且可有效地提高系统的精度和自适应能力。
图3-2 神经网络+PID 控制器四、模糊PID 控制器将模糊控制技术和PID 控制相结合,既可克服常规PID 控制器的不足,又能使PID 控制器具有参数自适应能力。
模糊PID 控制器以数字PID 控制器为基础,引入模糊集合论,将PID 参数根据偏差和偏差变化值的大小而动态变化, 这样显然更符合被控对象真实的控制规律。
在此着重简述模糊自适应PID 控制器以及基于神经网络的模糊PID 控制器。
4.1、模糊自适应PID 控制器[41-43,54]密封线模糊自适应PID(FAPID)控制系统如图4-1 所示。
FAC 为模糊自适应控制器，与常规PID 控制器一起组成FAPID 控制器。
FAPID 控制器的设计分为独立的两步进行，简单方便。
FAC 的输出即为PID控制器的输入。
PID 参数若采用工程方法整定，可不需要被控对象模型。
整定PID 参数时，去掉FAC的作用。
当在每个采样时刻获得了系统响应后，就可以根据此时刻系统响应偏离给定的情况及变化趋势，依据已有的系统控制知识，运用模糊控制方法，适当加大或减小控制力度，以控制响应朝偏离给定的方向变化，使输出尽快趋于稳定，可基于这种思路来设计FAC。
模型规则表物理意义明确，实时计算工作量小，便于工程应用。
事实上，由于模糊控制部分已隐含对误差的PD成分[6]，所以在采用FAPID控制时，PID 控制器中微分部分没有必要加入。
与传统PID 控制比较，FAPID 控制大大提高了系统的鲁棒性，减小了超调量，提高了抗干扰能力，缩短了调节时间。
图4-1 FAPID控制系统框图4.2、基于神经网络的模糊PID控制[29,30,31]将模糊控制具有的较强的逻辑推理功能、神经网络的自适应、自学习功能以及传统PID 的优点融为一体，构成基于神经网络的模糊PID系统框图见图4-2所示。
它包括4个部分:(1)传统PID控制部分:直接对控制对象形成闭环控制；(2)模糊量化模块：对系统的状态向量进行归档模糊量化和归一化处理；3)辨识网络NNM ：用于建立被控系统中的辨识模型；(4)控制网络NNC :根据系统的状态，调节PID 控制的参数以达到某种性能指标最优，具体实现方法是使神经元的输出状态对应PID控制器的被调参数，通过自身权系数的调整，使其稳定状态对应某种最优控制规律下的PID控制参数。
这种控制器对模型、环境具有较好的适应能力以及较强的鲁棒性，但是由于系统组成比较复杂，存在运算量大、收敛慢、成本较大的缺点。
密封线图4-2 基于神经网络的模糊PID控制系统框图五、专家PID控制器[17-18,44-46]具有专家系统的自适应PID控制器结构如图5-1所示。