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为了改善工业控制系统的动态调节品质,运用BP神经网络控制算法设计了一种神经网络PID控制器,并给出了基于西门子PLC的神经网络PID控制器的实现方法,仿真和实验结果表明,控制器在改善工业控制系统动态行为上具有突出的优势,对工程应用有实用价值. 相似文献
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基于BP神经网络的PID控制方法的研究 总被引:8,自引:6,他引:8
本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法,充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,这种PID控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络,动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制较常规的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性,能取得良好的控制效果。 相似文献
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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2-4-1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 相似文献
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基于BP神经网络的PID控制研究 总被引:3,自引:1,他引:2
PID控制算法是工业控制领域中应用广泛的控制算法,但在实际应用中其参数整定问题一直是一个尚未很好解决的难点.为了解决控制参数整定,改善系统性能,利用BP神经网络技术应用到PID控制器中.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中按照梯度下降法修正神经网络的权系数,实现PID神经网络的自学习和逼近任意函数的功能,在控制过程中根据变化实时调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,引入了BP神经网络的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,并获得更好的控制效果. 相似文献
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滚仰式捷联导引头稳定平台控制器的设计,是导引头完成闭环控制对机动目标实现快速稳定跟踪的关键.导弹在对目标进行跟踪攻击时弹体本身常常处于复杂的运动状态,这就对滚仰式捷联导引头的稳定控制产生严重影响.针对这一问题,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器用于滚仰式捷联导引头位置回路校正环节,建立了导引头稳定与跟踪一体化仿真模型.仿真结果表明,针对滚仰式捷联导引头设计的基于BP神经网络的PID控制器的动态性能优于传统PID控制器,由此建立的导引头稳定与跟踪一体化仿真模型可以实现对导引头的闭环控制,能够对机动目标实现快速稳定的跟踪,在实际工程应用中为滚仰式捷联导引头的控制提供有益的参考. 相似文献
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BP神经网络在PID控制器参数整定中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
研究工业控制过程,针对控制器优化问题,PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法.但在实际应用中,对有非线性、时变性系统,无法建立精确模型.为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的PID控制器参数整定方法.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为PID的比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,从而构造参数自学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果. 相似文献