基于神经网络的恒压供水智能PID控制研究

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时间:2019-05-15

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1、桂林工学院硕士学位论文基于神经网络的恒压供水智能PID控制研究姓名:张群英申请学位级别:硕士专业:检测技术与自动化装置指导教师:牛秦洲20080401桂林工学院硕士学位论文摘要可编程序控制器由于其可靠性高、抗干扰能力强、功能丰富等技术优势,已经成为目前自动化领域的主流控制系统。随着越来越多的PLC产品技术的发展,PLC控制系统越来越开放,使得将先进的智能控制算法嵌入PLC常规控制系统成为可能,如此亦能更好的提高PLC的在过程控制中的性能。PID控制作为一种经典的控制方法,由于其具有结构简单、鲁棒性强的优点,因而被广泛应用于过程控

2、制中,然而,常规的PID控制对于时变对象和非线性系统往往不能得到较好的控制效果。PID参数对过程控制品质有显著影响。PID控制器的设计关键在于控制参数的整定上,它们的取值优劣对系统性能影响非常显著,准确有效地选定PID的最佳整定参数是PID控制器是否有效的关键。随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域,近年来出现了许多智能PID控制器参数整定方法。论文在较为简要地分析PID控制器的基本原理及其参数自整定方法的基础上,深入研究了基于神经网络、BP神经网络的PID参数整定方法,形成一种基于BP神经网络学习算法的PID

3、控制器。MATLAB作为在系统仿真、自动控制等领域的研究首选的计算机工具,其中专门编制了大量有关BP网络的工具函数,为BP神经网络的应用研究提供了强有力的仿真工具,从仿真结果可以看出,BP神经网络自整定的PID控制器能够根据被控对象的变化,对彤、历,局三个参数进行调节,具有很好的控制效果。论文最后分析了基于PLC的变频恒压供水的原理及系统的组成结构,提出控制方案,进行控制系统的硬件设计和软件设计,采用变频器和PLC实现恒压供水和数据传输,利用Pc进行PID参数优化与智能整定,将基于神经网络优化后的PTD参数利用OPC协议送到PL

4、C的PID控制器,实现恒压供水控制,结果显示,该控制器具有很好的控制效果。关键词:神经网络;恒压供水;PID控制;参数整定桂林工学院硕士学位论文ABSTRACTProgrammableLogicController(PLC)hasbecomethemaincontrollerinthecontrolsystemoftheautomationfield,becauseofit’Shighreliability,anti-jammingability,plentifyfunctionsandSOon.Withthedevelopme

5、ntofthePLCtechnology,PLChasbecomeopensystemmoreandmore,whichhasmadeitpossibletoentrenchadvancedintelligentcontrolalgoritintoPLCandimprovetheperformanceintheprocesscontrolsystem.Asaclassiccontrolmethod,PIDcontrolhasthecharactersofsimplestructureandgoodrobustness,SOiti

6、swidelyusedinprocesscontrolsystems.ButconventionalPIDcontrollerchn’tgetgoodperformanceforthetime-varyingobjectsandnon-linearsystem.PIDparameterhasgreateffectontheperformanceofprocesscontrolsystems.ThekeyofPIDcontrollerdesignisthemethodofthecontrolparametertuning.Thep

7、arameterwillhasgreateffectonthesystemperformance.TheexacteffectiveparameteristhekeyofPIDcontroller.Withthefastdevelopmentofcompmertechnology,artificialintelligentinfiltrationonautomationcontrolsystem,alotofintelligentPIDcontrollershaveappearedinrecentyears.Thepaperfi

8、rstlyanalyzesthebasicprincipleofPIDcontrollerandthemethodoftheparameterstuning,andthenanalyzestheparameterstuningmethodbasedonNeura

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