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1、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器設(shè)計中文摘要經(jīng)典PID控制算法作為一般工業(yè)過程控制方法應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛，原則上講它并不依賴于被控對象的具體數(shù)學(xué)模型，但算法參數(shù)的整定卻是一件很困難的工作，更為重要的是即使參數(shù)整定完成，由于參數(shù)不具有自適應(yīng)能力，因環(huán)境的變化，PID控制對系統(tǒng)偏差的響應(yīng)變差，參數(shù)需重新整定。針對上述問題，人們一直采用模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種調(diào)整PID參數(shù)的自適應(yīng)方法，力圖克服這一難題。一般情況下，一個自適應(yīng)控制系統(tǒng)能夠運行，其相應(yīng)的參數(shù)要適應(yīng)現(xiàn)場狀況的變化，因此就必須根據(jù)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)對相應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行在線辨識或估計。對非時變參數(shù)可以通過一段時間的在線辨識確定下來，但對時變參數(shù)系統(tǒng)，必須將這
2、個過程不斷進(jìn)行下去，因此要求辨識速度快或參數(shù)變化速度相對較慢，極大地限制了自適應(yīng)技術(shù)的應(yīng)用。為克服這種限制，本文利用文獻(xiàn)[1]的思想，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)應(yīng)用于參數(shù)辨識過程，結(jié)合經(jīng)典的PID控制算法，形成一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)PID控制算法。這一算法的本質(zhì)是應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立系統(tǒng)參數(shù)模型，將時變參數(shù)系統(tǒng)的參數(shù)變化規(guī)律轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模型，反映了參數(shù)隨狀態(tài)而變的規(guī)律，即當(dāng)系統(tǒng)變化后，可直接由模型得到系統(tǒng)的時變參數(shù)，而無需辨識過程。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合文獻(xiàn)[1]已知系統(tǒng)模型下PID控制參數(shù)的計算，推導(dǎo)出一種自適應(yīng)PID控制算法。通過在計算機(jī)上對線性和非線性系統(tǒng)仿真，結(jié)果表明了這種自
3、適應(yīng)PID控制算法的有效性。關(guān)鍵詞自適應(yīng)PID控制算法，PID控制器，參數(shù)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法-I-基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器設(shè)計AbstractClassicalPIDcontrolalgorithm，asageneralmethodofindustrialprocesscontrol，applicationscopeisbroad-ranged．Inprinciple，itdoesnotdependonthespecificmathematicalmodelofthecontrolledplant，buttuningalgorithmparametersisaverydiffic
4、ulttask．Tomoreimportant，eveniftuningtheparameteriscompleted，asparametersdonothaveadaptivecapacity，duetoachangeinenvironment，PIDcontroloftheresponseofthesystemdeviationgetworse，parametersneedtobere-tumed．Inresponsetotheseproblems,peoplehavebeenusingtheadaptivemethodoffuzzy，neuralnetworkstoadjustPIDp
5、arameters，tryhardtoovercomethisproblem．Undernormalcircumstances，anadaptivecontrolsystemcanbecapableofrunning，andthecorrespondingparametersshouldadapttotllechangeinstatusofthescene，sothecorrespondingparametersmustbebasedonthedataofthescenetoconductonlineidentificationorestimated．Non-time—varyingpara
6、meterscanbeconfirmedforaperiodofon-lineidentification，butthetime-varyingparameterssystemwillbenecessarytocontinuethisongoingprocess，sotherequirementoffastidentificationortherelativeslowpaceofchangeofparameters，greatlylimitstheapplicationofadaptivetechnology．Toovercomethislimitation，thispaperusesthe
7、ideologyofliterature[1]，thetechnologyofneuralnetworkwillbeusedintheprocessofparameteridentification,combiningclassicalPIDcontrolalgorithm，formsanadaptivePlDcontrolalgorithmbasedonBPneuralnetwork．Theessenceo
