BP神经网络PID控制器在主汽温控制中的应用

电厂锅炉主蒸汽温度对汽轮机的使用寿命和机组的运行安全有重要影响,电厂锅炉主蒸汽温度动态特性随着负荷的变化而变化,如何把主蒸汽温度快速稳定的控制在设定值附近是火电厂热工过程控制的难点之一.针对电厂锅炉在不同负荷下的主蒸汽温度控制问题,提出一种基于BP神经网络的PID串级控制方案,神经网络通过对系统的不断学习,加权系数不断调整的方式,使PID控制器参数实现最佳的组合,仿真实例验证了所提方法具有较好的控制品质和较强的抗干扰能力.     

神经网络和PID控制器在过程控制中的应用

运用ＰＩＤ控制器和神经网络相结合的方法，对一种非线性，变参数的受控对象的控制进行研究，仿真结果表明，控制效果比较令人满意。     

基于BP神经网络的PID控制器研究

从BP神经网络的基本原理、学习规则和学习算法出发,研究了基于BP神经网络的PID控制方法,采用3层前向网络及动态BP算法,取得了较高的控制品质。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性。     

基于BP神经网络的PID控制器

介绍了一种基于神经网络自学习PID控制器,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制,以保证系统的输出符合实际应用的要求, 其主要特点是采用线性预测模型来近似确定控制参数,进而进行神经网络控制,仿真结果表明该方法有较好的效果。     

改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.     

基于FPGA神经网络PID控制器设计

本文提出了一种采用FPGA实现神经网络PID控制器的设计方法。首先在理论上设计三层BP_PID控制器。其次在FPGA芯片上实现了设计的BP_PID控制器,利用VHDL语言采用自上而下的设计方法,设计了BP_PID控制器的各个模块,并在Quartus中进行了时序仿真测试。仿真结果表明,设计过程合理,硬件实现结果正确,为在工业控制领域广泛应用智能控制算法的硬件电路实现创造了条件。     

自适应神经网络PID控制器

提出了一种新型神经网络PID控制器，其学习速率是通过三层前向BP网络在线辨识学习，使神经元有较强的智能性、自适应和自学习的能力；同时，将Smith预估器与神经元PID控制器相结合，能更有效地抑制纯滞后的影响。仿真结果表明该控制器有较好的控制效果和鲁棒性。     

一种基于神经网络算法的非线性PID控制器

针对非线性、不确定时滞对象,提出一种基于神经网络算法的非线性PID控制器。该控制器将传统PID的比例、积分和微分参数分别构造成关于误差信号的非线性函数,并将非线性比例运算单元、非线性积分运算单元和非线性微分运算单元分别作为隐层神经元的激励函数,从而构造将PID控制与神经网络控制融为一体的智能控制器。研究结果表明:采用此智能控制器有效解决了传统PID难以控制非线性对象的问题以及传统神经网络控制器隐层神经元节点数难以确定的问题,仿真结果验证了该智能控制器的有效性。     

扫描镜电机的神经网络PID控制器

基于神经网络原理,探讨了扫描镜电机的神经网络PID控制方法,由经典的增量式数字PID控制算式,推导出隐含层的加权系数的计算公式．在理论上研究了扫描镜电机的神经网络控制器,给出了其稳定的条件,并通过计算机仿真结果证明了它的可行性．     

基于神经网络辨识的自适应PID控制器

根据实际生产现场对控制的要求,提出了一种将PID控制与神经网络相结合,采用BP网络辨识未知的被控对象,使用单纯形算法寻找最优的PID控制参数,控制与学习并行的控制方案.并对二阶对象进行仿真研究,将其与单位阶跃响应进行了比较.     

一种基于BP网络的PID控制器

针对PID控制中三个参数的整定问题,提出了一种基于BP神经网络的PID参数整定方法,并依据此种方法对某模型进行了仿真仿真结果表明此方法能较好的调整比例(P)、积分(I)和微分(D)的关系,使之达到一种比较理想的组合状态。     

一种基于BP网络的PID控制器

针对PID控制中三个参数的整定问题,提出了一种基于BP神经网络的PID参数整定方法,并依据此种方法对某模型进行了仿真仿真结果表明此方法能较好的调整比例(P)、积分(I)和微分(D)的关系,使之达到一种比较理想的组合状态.     

基于BP神经网络的PID在压延机温度控制系统中的应用

针对风神轮胎股份有限公司压延机辊筒温度控制以及传统PID控制存在的设计复杂、控制精度较差和参数值实时更新复杂等问题,对压延机辊筒温度提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法,并进行了计算机控制系统设计。对子午线轮胎生产中压延机辊筒的温控试验结果表明,该PID控制系统逼近精度高、适应性好,取得较满意的效果。     

基于BP神经网络的直流电机PID控制系统研究

以直流电动机为控制对象,建立数学模型,并在传统PID的基础上结合神经网络算法,充分利用神经网络自学习功能,实现对PID参数的实时在线自整定.克服了PID控制参数难以确定和控制过程无法随环境等变化而自适应的缺点,体现了神经网络较好的智能性与较强的鲁棒性.利用Matlab软件进行仿真研究,结果表明神经网络PID较传统PID更精准,更具适应性,控制效果优越.     

LQR优化的BP神经网络PID控制器设计

针对传统神经网络PID(比例 积分 微分)控制器和传统线性二次调节器(LQR)优化型PID控制器对无刷直流电机转速控制恢复时间长及抗干扰性较差等问题, 提出一种LQR优化的BP神经网络PID控制器, 用于无刷直流电机的转速控制. 首先, 利用BP神经网络对PID增益进行调节, 提高控制器的动态适应性和鲁棒性; 然后, 采用LQR优化BP神经网络最优输出, 使其更接近目标PID增益. 仿真结果表明, 该控制器有效提高了响应速度, 减小了稳态误差并增强了抗干扰能力.     

BP神经网络PID控制器仿真实现

主要研究了BP神经网络PID控制器的结构，分析了BP神经网络的学习算法，并在MATLAB/SIMULINK下进行仿真实现，说明该控制器是一种简单实用的控制器．     

基于BP神经网络算法的卷接机组工艺风力PID控制

针对卷接机组集中工艺风力与除尘系统,研究了基于BP神经网络的PID控制器算法的数学模型,对模型中的未知参数K和风机效率参数ξ,采用最小二乘在线辨识.在InTouch开发环境下实现算法功能,在PLC中实现PID输出控制,达到了预期的控制目的.     

LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究

针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通过MATLAB语言编程实现,将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中,将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究.研究结果表明,采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善.