模糊PID根據模糊邏輯將輸出值y(t)和給定值r(t)運用模糊規則,經過模糊化、模糊推理、去模糊化三個步驟得到參數通過特定的組合疊加到傳統PID上,從而達到修正傳統PID的值,但是模糊PID對于一些控制系統效果不佳,對于有滯后的、非線性的系統控制起來就顯得吃力,并且模糊PID中模糊域中參數依賴于工程師的經驗,受人為影響大,這對在以后控制中出現的偏差難以解決,圖4為模糊PID控制器的結構。
uzzy-RBF神經網絡PID控制為了消除模糊PID使用時存在人為主觀因素的影響,將模糊控制、RBF神經網絡和傳統PID優點結合到一個控制系統中,使控制系統產生更加穩定的控制效果,見圖5Fuzzy-RBF神經網絡PID控制器的結構圖,其控制基本原理為:將溫度偏差e(t)與溫度偏差變化率ec(t)輸入到神經網絡中,通過Fuzzy-RBF神經網絡中模糊控制器的模糊化和模糊推理,對PID的三個參數進行在線自我整定,來實現理想的控制效果。