基于bp神经网络pid控制及其在发气仪中的应用

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1、AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsFortheDegreeofMasterofEngineeringApplicationResearchofBPNeuralNetworkPIDControlinGasEvolutionTesterCandidate:ZhangChenMajor:MaterialProcessingEngineeringSupervisor:Associateprofessor.LingHongjiangHuazhongUniversity

2、ofScienceandTechnologyWuhan,430074,P.R.ChinaJan,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机

3、构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在_____年解密后适用本授权书。不保密□。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日华中科技大学硕士学位论文摘要型砂发气性测试仪是铸造工艺中的重要检测设备，发气仪温度控制的准确及稳定性将直接影响到发气量测试的准确性，进而影响到铸件的质量。电阻炉炉温控制系统具有非线性、时变性、滞后性、不对称性，常规PI

4、D控制器很难实现对温度的精确控制，且参数整定困难，不具备自适应的能力。为了提高系统的自适应能力和抗干扰能力，本文提出了基于BP神经网络的PID控制算法用于实现对发气仪的精确温控。智能PID控制包含专家式智能自整定PID控制、模糊PID控制以及神经网络PID控制，它们具有自学习、自适应及在线自整定参数的特点。但专家PID控制的专家知识库不容易建立，模糊PID控制的模糊规则不易确定并且控制精度不高。综合比较几种智能控制算法后，本文决定采用神经网络PID控制算法。人工神经网络以神经元为节点，采用网络拓扑结构构成活性网络，可以用来描述几

5、乎任意的非线性系统。传统的PID调节器具有算法简单、调整方便等特点，将人工神经网络与传统的PID控制相结合，构成智能型的PID控制器，能够自动整定控制器参数、适应被控过程参数的变化，是解决传统PID控制器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的不足。本文首先介绍了常见的型砂发气性测试仪的国内外现状和发展趋势。之后，详细介绍了PID控制原理并比较了各种PID算法以及智能控制算法的优缺点。接着详细说明了基于BP神经网络的PID控制在发气性测试仪温控系统中的软件实现。最后，本文提供了温度的实时控制曲线。结

6、果表明，采用BP神经网络PID控制的温度控制曲线超调量只有1℃，温度曲线无振荡，无静差。并且在半小时内温度就已经稳定下来了，满足精度要求，可以进行发气性实验，达到了预期的控制效果。关键词：发气性测试仪；BP神经网络；PID控制；C#I华中科技大学硕士学位论文AbstractGasevolutiontesterisanimportantequipmentoffoundrytechnology,andthetemperaturedynamic-characteristichasdirectlyinfluencedthequality

7、ofproduction.Electricheaterisanobjectfeaturinginnonlinear,timevariability,largetimelagandasymmetry,generalPIDcontrollercannotobtainhighcontrolprecision,parameterisn’teasilyadjustedandbadlyadaptiveability.Inordertoimprovethesystem’sadaptiveabilityandanti-jammingcapabi

8、lity,thispaperproposeBPneuralnetworkPIDcontrolalgorithmtorealizeprecisetemperaturecontrolofgasevolutiontester.IntelligentPIDcontrol