Volume 4,Issue 8
基于模糊PID 与AI 融合的自动化设备精度控制研究
针对传统自动化设备精度控制方法存在的智能化不足，以及传统模糊PID 自适应能力差、难以应对复杂工况等问题，本文提出了一种基于模糊PID 与AI 融合的自动化设备精度控制方法。文章结合设备动力学特性与误差传递机理，建立了含参数不确定性的动力学模型，将精度控制问题抽象为非线性时变系统的轨迹跟踪问题。构建了以模糊PID 为核心控制单元、AI 算法为优化单元的感知- 优化- 控制- 反馈四层融合拓扑架构；引入深度强化学习（DQN）构建模糊规则动态寻优模型，解决规则固化缺陷；采用径向基神经网络（RBF）自适应调整隶属度函数参数，提升模糊推理对非线性系统的适配精度。对融合算法的计算复杂度进行了理论推导，证明其复杂度为常数级，满足设备毫秒级实时控制需求；基于Lyapunov 稳定性理论进行了数学分析，证明了系统在参数时变与外部干扰下的误差有界性与收敛性。
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