基于BP神经网络PID算法的斗轮机自动取料流量控制优化.pdf

本文主要探讨了基于BP神经网络的PID算法在斗轮机自动取料流量控制中的优化应用，旨在解决干散货码头生产作业效率的问题。斗轮机是一种高度自动化的设备，用于激光探测物料面变化并智能规划取料路径，实现远程全自动化作业。在取料过程中，瞬时流量的恒定控制至关重要，因为它直接影响作业效率和质量。 传统的PID控制算法因其适应性强、鲁棒性好等特点在恒流量控制中广泛应用。然而，PID控制器的参数整定通常是通过试凑法，这种方法可能导致控制模型精度低、适应性差。为此，研究提出了结合BP神经网络的PID控制算法，利用神经网络的自学习和自适应能力，实现在作业过程中对PID控制器参数的在线整定和优化。 BP神经网络是一种反向传播学习算法，它能够通过不断调整权重和阈值来优化网络性能，以适应不断变化的工况。在斗轮机的流量控制中，神经网络可以根据实时的反馈信号（如斗轮电机电流）动态调整PID参数，提高控制精度和适应性。 在MATLAB Simulink环境下，建立了BP神经网络PID控制模型，并在天津某煤炭码头进行了现场工程应用，验证了模型的有效性和可靠性。实践表明，BP神经网络PID算法能够显著提升干散货码头的整体生产作业效率，延长大型机械设备的使用寿命。 该研究创新性地将神经网络引入到PID控制中，解决了传统方法在不同物料密度、环境变化等复杂条件下控制效果不佳的问题。通过实时调整控制参数，提高了系统的自适应能力和控制精度，为港口散货码头的自动化作业提供了更高效、精确的解决方案。未来的研究可以进一步探索神经网络的深度学习能力，以应对更复杂的工况和更高的控制要求。