一种基于神经网络的流量计阀门控制方法

本发明涉及一种基于神经网络的流量计阀门控制方法，包括：流量计的传感器利用RBF神经网络对被控对象模型进行实时动态预测，并根据预测结果对流量计的PID控制器的参数进行动态调整，最后通过压电阀门来控制实时流量。RBF神经网络的自适应特性使得其能够在不同工况和环境下保持高效和精确的控制性能。通过训练和优化网络参数，RBF神经网络能够在线学习系统动态特性，实时调整控制策略，从而显著提高控制系统的灵活性和鲁棒性。与传统的PID控制器和模糊控制器相比，RBF神经网络能够更有效地处理复杂的非线性系统，提供更高的控制精度和效率。