神经网络PID控制系统设计与仿真的开题报告

河南科技学院本科生毕业论文（设计）开题报告题目名称 神经网络 PID 控制系统设计与仿真学生姓名 钱晓慧 所学专业 应教 042 学号 20040325053指导教师姓名 孔晓红 所学专业 自动控制 职称 副教授完成期限 2009 年 2 月 16 日至 2009 年 02 月 27 日、 选题的目的意义PID 控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。然而实际工业生产过程往往具有非线性、 时变不确定性， 难以建立精确的数学模型，应用常规PID 控制器不能达到理想的控制效果，而且在 实际生产现场，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，常规 PID 控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。神经网络具有很强的非线性映射能力、自学 习能力、 联想记忆 能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。为了克服上述 传统 PID 控制的弱点，本作品将智能控制理论中广泛研究的神经网络和 PID 控制器结合起来，使它对于工业控制中的复杂系统控制有着更好的控制效果，有效的改善了由于系统结 构和参数变化导致的控制效果不 稳定。二、国内外研究综述20 世纪 80 年代，随着神经网 络在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮。1989 年 10 月和 11 月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一界全国信号处理神经网络学术会议；1990 年 2 月由国内 8 个学会召开“中国神经网络首届学术会议”。这次会议以“八学会联盟，探智能奥秘”为主题，收到了 300 多篇学术论文，开 创了中国神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元；2004 年 10 月在合肥召开的“人工神经网络学术会议”已是第 14 届学术年会了；2004 年 8 月在中国大连召开的 ISNN2004 国际会议，引起了国内外神经网络研究者的广泛关注， 产生了较大的影响；另外，国内外许多相关的学术会议都设有人工神经网络专题，如国内的 WCICA CIACCDCCCCCAA 国外的ACCCCA IDEAC 等。 经过 十几年的发展，中国学 术 界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学 术论文应用和研究人 员逐年增加。三、主要研究内容1、常规 PID 控制算法；2、PID 神经元的结构形式和计算方法；3、单神经元网络 PID 的结构形式；4、BP 神经网络的 PID 控制器算法。四、毕业论文（设计）的研究方法和技 术路线1、常规 PID 控制算法；2、确定 PID 神经元的比例、积 分、微分函数，并建立比例元、 积分元、和微分元；3、单神经元网络 PID 隐含层至输出层的权重值的确定；4、单神经元网络 PID 输入层至隐含层的权重值的确定；5、单神经元网络连接权重初值选 取和等价系统；五、主要参考文献与资料1 朱大奇，史 慧.人工神经网络原理及应用M.北京：科学出版社，2006，32 韩力群.人工神经网络教程M .北京：北京邮电大学出版社，2006，123 舒怀林.PID 神经元网络及其控制系统M.北京：国防工业出版社，2006， 24 杨淑莹.模式识别与智能计算Matlab 技术实现M .北京：电子工业出版社， 2008，15 陶永华，尹怡欣，葛芦生.新型 PID 控制及其应用M .北京：机械工业出版社，2000，46 赵娟平. 神经网络 PID 控制策略及其 Matlab 仿真研究 J.微计算机信息，2007(07)7 王亚斌. 基于 BP 神经网络 PID 控制及其仿真J. 江苏冶金 ，2008，02 期8 王树青等编著.工业过程控制工程M .北京：化学工业出版社，20029 胡志军，王建国，王鸿斌.基于优化 BP 神经网络的 PID 控制研究与仿真J .微电子学与计算机，2006，23(12) ：13814010 韩力群著.人工神经网络理论、设计及应用M.北京：化学工 业出版社，200211 赵文峰著.Matlab 控制系 统设计与仿真M .西安：西安电子科技大学出版社， 200312 任子武，高俊山. 基于神经网络的 PID 控制器J. 自动化技术与应用， 2004 年 05 期13 程代展，段广仁.第 25 届中国控制会议论文集（中册） C.北京：北京航空航天大学出版社，2006，1214 Guo Bingjun,Yu Jinshou.A single-neuron PID adaptive multconroller scheme based