基于PSO-BP和卡尔曼滤波的PID调节方法

本发明公开了基于PSO‑BP和卡尔曼滤波的PID调节方法，涉及自动控制领域，本发明包括，PID控制非线性模型系统时，加入BP神经网络，通过PSO粒子群算法优化BP神经网络的初始连接权值，自适应调节BP神经网络神经元输出层并得到参数kP、ki、kd，然后通过Kalman滤波器降噪，迭代输出非线性模型的最优化PID控制值。本发明提高复杂场景下的非线性系统的性能，自适应调节系统输出的噪音干扰，从而达到在某一既定状态下的PID控制器的最优化。