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中文翻译--神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真.doc

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中文翻译--神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真.doc

神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真摘要:本文提出一种基于BP神经网络的新型智能PID控制方法和一些BP神经网络的基本概念。同传统的PID控制相比较,神经网络智能PID控制有许多优点。把BP神经网络的PID控制方法应用到工业领域的温度控制系统中,仿真结果表明:这种控制方法具有较高控制精度和较强的适应性以及良好的控制效果。关键词:神经网络,PID控制器,温度控制系统1引言在工业控制过程中,PID控制是一种最基本的控制方式,其鲁棒性好、结构简单、易于实现,但常规的PID控制也有其自身的缺点,因为常规PID控制器的参数是根据被控对象数学模型确定的,当被控对象的数学模型是变化的、非线性的时候,PID参数不易根据其实际的情况做出调整,影响了控制质量,使控制系统的控制品质下降。特别是在具有纯滞后特性的工业过程中,常规的PID控制更难满足控制精度的要求。由于神经网络具有自组织、自学习、自适应的能力,本文提出基于BP神经网络的PID控制器,使人工神经网络与传统PID控制相结合互相补充,共同提高控制质量,并把该方法在温度控制系统中用Matlab语言进行了仿真应用。2BP神经网络的模型构成及算法2.1BP神经网络的模型构成BP神经网络的学习过程主要由两个阶段构成:第一阶段(正向传播过程),输入信号通过输入层,经过隐含层逐层处理,在输出层计算出每个神经元的实际输出值。第二阶段(误差反向传播过程),如果在输出层未得到期望的输出值,则逐层递推地计算实际输出与期望输出的差值,并且根据这个误差调节权系数。2.2神经网络PID控制器的构成及算法在传统的PID控制中,经典增量式PID的控制形式:u(k)=u(k-1)+[pe(k)-e(k-1)]+ie(k)+d[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]Kp:比例系数i=iop:积分系数odpd:微分系数建立BP神经网络PID控制器结构:r(k)e(k)u(k)y(k)+_为了达到自适应调节dip,,目的,输出层为三个神经元,分别对应dip,,。输入层、隐含层的神经元的数目根据被控对象的复杂性固定下来。隐含层采用的激活函数为正负对称的sigmoid函数:xxxxeeeexxf)tanh()(输出层的激活函数采用非负的sigmoid函数:xxxeeexxg2)tanh(1)(我们假定o31

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