计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
10期
171-174
,共4页
神经网络%比例积分微分器%参数整定%仿真
神經網絡%比例積分微分器%參數整定%倣真
신경망락%비례적분미분기%삼수정정%방진
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.
研究工業控製過程,針對控製器優化問題,PID控製是迄今為止在過程控製中應用最為廣汎的控製方法.但在實際應用中,對有非線性、時變性繫統,無法建立精確模型.為瞭解決控製參數整定,達到精確控製,改善繫統性能,提齣一種基于BP神經網絡的PID控製器參數整定方法.通過建立三層神經網絡模型,在控製過程中將神經網絡的隱含層單元分彆作為PID的比例(P)、積分(I)、微分(D)單元,從而構造參數自學習的PID控製器,在控製過程中動態調整PID的三箇控製參數,從而進行PID控製參數的在線整定.倣真結果錶明,基于BP神經網絡的PID控製方法在處理非線性和時變繫統時,提高瞭實時性能,增彊繫統穩定性,併穫得更好的控製效果.
연구공업공제과정,침대공제기우화문제,PID공제시흘금위지재과정공제중응용최위엄범적공제방법.단재실제응용중,대유비선성、시변성계통,무법건립정학모형.위료해결공제삼수정정,체도정학공제,개선계통성능,제출일충기우BP신경망락적PID공제기삼수정정방법.통과건립삼층신경망락모형,재공제과정중장신경망락적은함층단원분별작위PID적비례(P)、적분(I)、미분(D)단원,종이구조삼수자학습적PID공제기,재공제과정중동태조정PID적삼개공제삼수,종이진행PID공제삼수적재선정정.방진결과표명,기우BP신경망락적PID공제방법재처리비선성화시변계통시,제고료실시성능,증강계통은정성,병획득경호적공제효과.
