板球系统的PSO优化模糊RBF神经网络PID参数研究

板球系统是一个典型的多变量、非线性控制系统。针对板球系统在PID控制中震荡大、精度低、实时性差等问题,应用拉格朗日方程对板球系统在忽略干扰因素条件下进行数学建模,采用粒子群算法对模糊RBF神经网络初始参数进行优化,并设计RBF神经网络与模糊PID控制相结合的控制方法。在MATALB环境下完成板球系统定位实验,仿真结果表明,经粒子群优化模糊RBF神经网络的PID参数后,提高了板球系统的定位精度,并增强了系统控制的实时性。