基于神经网络的pid控制算法

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1、中文摘要PID控制技术是一种应用很普遍的控制技术，目前在很多方面都有广泛的应用。论文详细阐述了神经网络PID控制器。首先简要介绍了神经网络的理论基础和神经网络的学习算法，传统的常规PID控制器，针对常规PID控制器对于复杂的、动态的、不确定的和非线性的系统控制还存在的许多不足之处进行了阐述，为了达到改善常规PID控制器的目的，文中系统的列举了五种改进方式(模糊PID控制器、专家PID控制器、基于遗传算法整定的PID控制器、灰色PID控制器和神经网络PID控制器)。经典PID控制算法作为一般工业过程控制方法应用范围相当广泛，原则上讲它并不依赖于被控对象的具体数学模型，但算法参数的整定却是一件很

2、困难的工作，更为重要的是即使参数整定完成，由于参数不具有自适应能力，因环境的变化，PID控制对系统偏差的响应变差，参数需重新整定。针对上述问题，人们一直采用模糊、神经网络等各种调整PID参数的自适应方法，力图克服这一难题。一般情况下，一个自适应控制系统能够运行，其相应的参数要适应现场状况的变化，因此就必须根据现场的数据对相应的参数进行在线辨识或估计。对非时变参数可以通过一段时间的在线辨识确定下来，但对时变参数系统，必须将这个过程不断进行下去，因此要求辨识速度快或参数变化速度相对较慢，极大地限制了自适应技术的应用。为克服这种限制，本文利用文献[37]的思想，将神经网络的技术应用于参数辨识过程，

3、结合经典的PID控制算法，形成一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。这一算法的本质是应用神经网络建立系统参数模型，将时变参数系统的参数变化规律转化为神经网络参数模型，反映了参数随状态而变的规律，即当系统变化后，可直接由模型得到系统的时变参数，而无需辨识过程。在神经网络参数模型的基础上，结合文献[37]已知系统模型下PID控制参数的计算，推导出一种自适应PID控制算法。通过在计算机上对线性和非线性系统仿真，结果表明了这种自适应PID控制算法的有效性。关键词：自适应PID控制算法；PID控制器；参数模型；神经网络；BP算法：黑龙江大学硕士学位论文AbstractThetechnologic

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