摘要：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P1D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。

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