针对传统的PID控制器参数固 定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特 点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Traditional PID controller parameters fixed

在两个控制器之间组合形成一个模糊监督控制（FSC）克服非线性系统中PID控制的限制。 本文提出了一种PID控制器的模糊监控技术。 此技术旨在在线调整PID参数以自动提高性能。 模拟结果表明，模糊监控调谐的性能优于PID控制器的经典调谐方法的性能。-it is a good idea to combine between the two controllers to form a fuzzy supervisory control (FSC) to overcome the limitation