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        ＰＩＤ控制独立于被控对象的数学模型，简单易操作。但是，随着工业技术的不断提高，对控制的要求也不断提高，经典ＰＩＤ很多时候己不能满足控制要求，其对信号的处理方式太简单，不能实现复杂的控制。具体来说，ＰＩＤ控制的不足有以下四个方面：

   （１）误差的产生方式不合理控制目标Ｖ在系统控制过程中可能会发生＂跳变＂，而对象的输出ｙ的变化却是有惯性，不可能发生跳变。因此，让缓慢变化的变量ｙ来跟踪可能发生跳变的变量Ｖ，很不合理，控制刚开始的误差很大，易出现超调。

  （２）很难产生误差的微分信号目前，微分器在物理上只能近似实现，不能实现纯微分信号，因此微分的反馈作用受到了很大的限制。

  （３）积分反馈会带来负作用在ＰＩＤ控制中，积分反馈主要是为了消除静差的影响，从而提高响应的准确性，但是积分反馈也会使闭环控制的灵敏度变低。因此，使系统容易产生振荡，容易产生因积分饱和而导致的控制量饱和。

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      ＲＢＦ具有良好的泛化能力，网络结构简单，避免了不必要的计算。关于ＲＢＦ神经网络的研究表明：ＲＢＦ网络能在一个紧凑和任意精度下，逼近任何非线性函数。（１）网络结构ＲＢＦ神经网络三层的结构，第一层是由信号源ｘ（ｌ），ｘ（２）．．． 组成的输入层。第二层是隐含层，该层的单元数主要是由所描述的问题决定的。隐含层的神经元激活函数由径向基函数构成，其组成的数组运算单元则称为隐含层节点。从输入层到隐含层的变换是非线性的。变换关系是一种局部分布的非负非线性函数，该函数关于中也点径向对称且衰减。第Ｈ层是输出层，从隐含层到输出层的变换是线性的。正因为此，ＲＢＦ神经网络才能具有很快的学习速度，并且不存在局部极小的问题。

        ＲＢＦ网络中，隐含层的任务是将非线性可分的输入空间设法变换到线性可分的特征空间。输出层的任务是对隐含层输出的基函数进行线性组合，以完成逼近功能。因此，对于隐含层和输出层的学习方法也是不同的。隐當层采用的是非线性优化策略，学习速度较慢。而输出层是线性优化策略，因而学习速度较快。所以，ＲＢＦ神经网络的学习一般分为两个层次进行。常用的学习方法有随机选取中也法、自组织学习选取ＲＢＦ中也法、有监督学习选取ＲＢＦ中也法和正交最小二乘（ＯＬＳ）法等。

      （２）被控对象Ｊａｃｏｂｉａｎ信息的辨识方法ＲＢＦ网络中，网络的输入，隐含层的输出，隐含层第个神经元的输出：为隐含层第；神。贈＿数的中也点的坐标向量；Ｓ（０为ＲＢＦ神经网络的输入；｜｜３作）－称为欧氏范数，为隐含层第７个神经元高斯函数的宽度。设权值向量为口则ＲＢＦ的网络输出为：其中，ｗ为隐含层节点的个数。网络逼近的误差指标为；由此可见，ＲＢＦ神经网络的输出权值，隐含层单元中也和宽度６对ＲＢＦ神经网络的性能有很大的影响。因此，只有确定好和６的值才能获得良好的控制效果。值均采用梯度下降法调节。ＲＢＦ神经网络具有良好的逼近任意非线性函数，其学习收敛速度相当快，并且还具有表达系统内在的难以解析的规律性的能力。ＲＢＦ网络是一种很典型的局部逼近神经网络。当ＲＢＦ网络用于函数逼近时，其权值的调整方法一般用梯度下降法，因此可能会存在局部极小和收敛速度慢等缺点。ＲＢＦ网络因其在逼近能为、表达能力和学习速率等方面均比ＢＰ网络更优越，本文采用ＲＢＦ神经网络作为控制方法。

      

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