摘要：粗糙集和神经网络的集成技术综合利用了粗糙集理论数据分析与决策规则自动提取的优点以及神经网络对非线性函数任意逼近的能力，为复杂非线性系统的建模辨识提供了一种新的途径。文中提出了一种基于粗糙径向基（radialbasisfunction，RBF）网络的船舶发电机励磁神经比例-积分-微分（proportion-integral-differential，PID）自适应控制方法，通过粗糙RBF网络离线学习和在线辨识对神经PID控制器的参数进行自适应调节。仿真结果表明，该控制方法与传统PID控制相比具有超调量小、调节速度快等优点。

关键词：粗糙集 神经网络 船舶发电机 励磁系统 神经 

单位：上海海事大学电气自动化系; 上海市浦东新区200135