Да, существуют технологии настройки ПИД-регулятора с использованием машинного обучения. 14

Необходимость такого подхода связана со сложностью и длительностью настройки регуляторов человеком. 1 Под каждый объект управления специалисту приходится настраивать коэффициенты ПИД-регулятора, а в динамических системах ещё и перенастраивать их. 1

Некоторые методы настройки с использованием машинного обучения:

• Подражающее нейроуправление. 1 Нейронная сеть обучается по принципу обучения с учителем, где учителем является эталонный регулятор. 1 Обучающая выборка подбирается из значения уже работающего регулятора. 1
• Инверсное нейроуправление. 1 Этот метод подразумевает обучение нейронной сети на основе данных, полученных с объекта управления. 1 В качестве входного сигнала объекта управления и выходного значения обучающей выборки для нейронной сети используется случайный процесс. 1
• Прогнозирующее модельное нейроуправление. 1 Метод основан на минимизации функционала стоимости интегральной ошибки, которая вычисляется на несколько тактов вперёд. 1

Например, в статье 2024 года в журнале МФТИ рассказывается о применении методов машинного обучения для автоматической настройки коэффициентов ПИД-регулятора для обеспечения стабильной работы автономных электронных систем в условиях быстрых изменений температуры. 4