基于BP神经网络PID的液压支架初撑力自适应控制.pdf

标题中的“基于BP神经网络PID的液压支架初撑力自适应控制”指的是在液压支架的初撑力控制中，结合了传统的PID控制器和BP（Backpropagation）神经网络的自适应控制策略。这一方法旨在解决液压支架在初期支撑过程中，由于环境变化、设备磨损等因素导致的初撑力难以精确控制和保持稳定的问题。 描述中提到的“液压支架初撑力对顶板的控制具有重要作用”，说明在煤矿开采中，液压支架的作用是支撑巷道顶板，防止顶板坍塌，保障作业安全。传统的控制方式如三位四通手动操纵阀或两位三通电磁换向阀的控制往往难以实现精准和稳定的初撑力，因此需要更先进的控制策略。 标签中的“神经网络”、“深度学习”、“机器学习”和“数据建模”是现代自动化控制领域的关键概念。其中，神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，能够通过学习过程调整权重来改善其预测或控制能力；深度学习是神经网络的一个分支，通常涉及多层非线性处理单元，用于复杂模式识别和决策；机器学习则是让计算机通过数据自我学习和改进的方法；数据建模则是通过构建数学模型来理解和预测系统行为的过程。 部分内容提到了“基于BP神经网络的PID初撑力自适应控制方法”，这是将BP神经网络与PID控制器结合的一种控制策略。PID控制器通过比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分来调节系统的输出，而BP神经网络则可以学习和优化这些参数，使其适应不断变化的工况。文中还介绍了建立的三层神经网络控制模型，以及使用二次型性能指标进行误差控制，通过有监督学习更新权重系数，最终训练出适应性的PID控制器。 仿真结果显示，采用这种控制方法后，立柱达到初撑力并稳定的时间显著减少，表明了该方法的有效性。论文的关键词“液压支架”、“立柱”、“初撑力”、“神经网络”和“自适应”反映了研究的核心内容，即通过神经网络的自适应控制提升液压支架初撑力控制的精度和稳定性。 这篇论文探讨的是如何运用BP神经网络改进传统的PID控制器，以实现液压支架初撑力的精确自适应控制，从而提高煤矿巷道的安全性和开采效率。这种方法结合了理论分析、数学建模和实际仿真，对于自动化控制领域，尤其是煤炭行业的智能控制技术具有重要的实践意义。