基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

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1、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用摘要2第1章緒論31.1選題的背景31.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容31.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀5第2章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述62.1引言62.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論62.2.1人工神經(jīng)元的形式化描述62.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理72.3.1MP模型72.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及應(yīng)用82.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)92.4.1BP神經(jīng)網(wǎng)路概述92.4.2BP算法的計(jì)算公式及流程圖102.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則12第3章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的設(shè)計(jì)143.1基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID整定原理143.2理論介紹143.2.1BP神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)的PID控制143.2.2基于BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制器控制的算法流程14第4章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制在主汽溫16控制系統(tǒng)中的應(yīng)用164.1主蒸汽溫度的控制的意義與任務(wù)164.1.1主蒸汽溫度的控制的意義164.1.2主蒸汽溫度的控制的任務(wù)164.2火電廠的主汽溫系統(tǒng)174.3主汽溫的數(shù)學(xué)模型184.3.1減溫水?dāng)_動(dòng)下主汽溫的數(shù)學(xué)模型184.3.2主汽溫控制方法194.4主汽溫基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制仿真214.5結(jié)論23參考文獻(xiàn)24網(wǎng)址25共26頁(yè)第26頁(yè)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的

3、PID控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用摘要目前，由于PID具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可通過(guò)調(diào)節(jié)比例積分和微分取得基本滿(mǎn)意的控制性能，廣泛應(yīng)用在電廠的各種控制過(guò)程中。電廠主汽溫的被控對(duì)象是一個(gè)大慣性大遲延非線(xiàn)性且對(duì)象變化的系統(tǒng)。常規(guī)汽溫控制系統(tǒng)為串級(jí)PID控制或?qū)拔⒎挚刂?，?dāng)機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，一般能將主汽溫控制在允許的范圍內(nèi)。但當(dāng)運(yùn)行工況發(fā)生較大變化時(shí)，卻很難保證控制品質(zhì)。因此本文研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、非線(xiàn)性和不依賴(lài)模型等特性實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的在線(xiàn)自整定，充分利用PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)。本處用一個(gè)多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用反

4、向傳播算法依據(jù)控制要求實(shí)時(shí)輸出Kp、Ki、Kd，依次作為PID控制器的實(shí)時(shí)參數(shù)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)PID參數(shù)靠經(jīng)驗(yàn)的人工整定和工程整定，以達(dá)到對(duì)大遲延主氣溫系統(tǒng)的良好控制。對(duì)這樣一個(gè)系統(tǒng)在MATLAB平臺(tái)上進(jìn)行仿真研究，仿真結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自整定PID控制具有良好的自適應(yīng)能力和自學(xué)習(xí)能力，對(duì)大遲延和變對(duì)象的系統(tǒng)可取得良好的控制效果。關(guān)鍵詞：主汽溫；PID；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；MATLAB仿真共26頁(yè)第26頁(yè)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用第1章緒論1.1選題的背景隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)控制在現(xiàn)代工業(yè)中起著主要的作用

5、，目前已廣泛應(yīng)用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及其他建設(shè)方面。生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化是保持生產(chǎn)穩(wěn)定、降低成本、改善勞動(dòng)成本、促進(jìn)文明生產(chǎn)、保證生產(chǎn)安全和提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的重要手段，是20世紀(jì)科學(xué)與技術(shù)進(jìn)步的特征，是工業(yè)現(xiàn)代化的標(biāo)志之一?？梢哉f(shuō)，自動(dòng)化水平是衡量一個(gè)國(guó)家的生產(chǎn)技術(shù)和科學(xué)水平先進(jìn)與否的一項(xiàng)重要標(biāo)志。電力工業(yè)中電廠熱工生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化技術(shù)相對(duì)于其他民用工業(yè)部門(mén)有較長(zhǎng)的歷史和較高的自動(dòng)化水平，電廠熱工自動(dòng)化水平的高低是衡量電廠生產(chǎn)技術(shù)的先進(jìn)與否和企業(yè)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志。鍋爐汽溫控制系統(tǒng)主要包括過(guò)熱蒸汽和再熱蒸汽溫度的調(diào)節(jié)。主蒸汽溫度與再熱蒸汽溫度的穩(wěn)定對(duì)

6、機(jī)組的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行是非常重要的。過(guò)熱蒸汽溫度控制的任務(wù)是維持過(guò)熱器出口蒸汽溫度在允許的范圍之內(nèi)，并保護(hù)過(guò)熱器，使其管壁溫度不超過(guò)允許的工作溫度。過(guò)熱蒸汽溫度是鍋爐汽水系統(tǒng)中的溫度最高點(diǎn)，蒸汽溫度過(guò)高會(huì)使過(guò)熱器管壁金屬?gòu)?qiáng)度下降，以至燒壞過(guò)熱器的高溫段，嚴(yán)重影響安全。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種基本上不依賴(lài)于模型的控制方法,它比較適用于那些具有不確定性或高度非線(xiàn)性的控制對(duì)象,并具有較強(qiáng)的適應(yīng)和學(xué)習(xí)功能,它是智能控制的一個(gè)重要分支。對(duì)于自動(dòng)控制來(lái)說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有具有自適應(yīng)功能，泛化功能，非線(xiàn)性映射功，高度并行處理功能等幾方面優(yōu)勢(shì)，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為

7、當(dāng)今一個(gè)非常熱門(mén)的交叉學(xué)科,廣泛應(yīng)用在電力，化工，機(jī)械等各行各業(yè)，并取得了比較好的控制效果。1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以概括地定義為：由大量簡(jiǎn)單的高度互聯(lián)的處理元素(神經(jīng)元)組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)計(jì)算系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果上提出來(lái)的，始于19世紀(jì)末期，反映了人腦的若干基本特征，是模擬人工智能的一條重要途徑。從某種意義上說(shuō)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、并行分布處理和神經(jīng)計(jì)算機(jī)是統(tǒng)一的概念。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在兩個(gè)方面與人腦相似：1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境中學(xué)習(xí)得來(lái)的；共26頁(yè)第26頁(yè)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的

8、應(yīng)用1.互聯(lián)神經(jīng)元的連接強(qiáng)度，即突觸權(quán)值，用于存儲(chǔ)獲取的知識(shí)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和發(fā)展經(jīng)歷了一條曲折的道路，分為興起、蕭條、興盛和高潮4個(gè)時(shí)期。1986年，美國(guó)的D.E.Rumelhart和J.L.McCelland及其領(lǐng)導(dǎo)的研究小組發(fā)表了《并行分