| 改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究 |
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| 引用本文： | 李航,杜璠,胡晓兵,周韶武.改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究[J].四川大学学报(自然科学版),2020,57(6):1103-1109. |
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| 作者姓名： | 李航 杜璠 胡晓兵 周韶武 |
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| 作者单位： | 四川大学机械工程学院,成都610065;四川航天长征装备制造有限公司,成都610065 |
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| 基金项目： | 中国制造2025四川行动计划(2017ZZ018， 2018ZZ011) |
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| 摘 要： | 针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程，将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果，但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此，提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先，该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进，利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值；然后，用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整；最后，在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验，结果显示，与传统的BP神经网络PID控制器相比，改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.
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| 关 键 词： | PID控制 BP神经网络 遗传算法 气体浓度控制 智能控制 |
| 收稿时间： | 2019/12/26 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/2/24 0:00:00 |
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