基于单神经元自整定PID的稳定平台调平控制

稳定平台调平回路大多采用PID进行控制，但这种算法具有抗干扰性能不高的问题，利用神经网络具有自学习、自组织、联想记忆和并行处理的功能和优势，设计了单神经元自整定PID控制算法。该控制算法不仅结构简单，而且适应性强，鲁棒性强。在设计中，采用了一种改良的Hebb学习算法对稳定平台调平回路进行控制。最后的仿真结果表明，单神经元自整定PID控制算法比传统PID控制算法在很多指标上都要好。尤其超调量、干扰抑制能力、过渡时间等动态指标非常优秀，是一种较为理想的控制算法，可以推广应用于各类稳定平台系统。