船舶柴油机转速模糊神经网络PID智能控制

为了提高常规PID控制器在非线性、时变不确定性系统中的控制性能，提出一种模糊神经网络PID控制算法，利用模糊控制良好的非线性控制优势，以及神经网络超强的自学习、自适应特性，实现对PID参数的实时在线整定，并建立船舶柴油机转速模糊神经网络PID控制系统数学模型，利用Matlab/Simulink进行仿真。仿真结果表明，模糊神经网络PID控制超调量少、精度高、调节时间短，具有更好的动静态特性和抗干扰特性，系统鲁棒性有了很大提升，能很好地满足船舶柴油机转速控制系统的要求。