基于BP神经网络的海洋压力模拟设备PID控制.pdf

海洋压力模拟设备在深海资源开发中扮演着至关重要的角色，因为深海压力的变化为深海探测装置带来了诸多不确定性。本文主要关注一种新型的双电机、双活塞海洋压力模拟器，该设备有助于深水环境的研究和发展。文章首先详细阐述了这种设备的结构和工作原理，并建立了系统的数学模型。 由于压力模拟系统具有非线性、强时变性、强干扰和强耦合等特性，传统的PID控制器难以满足其控制需求。为了解决这一问题，作者提出了基于BP神经网络的PID控制策略。BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种广泛应用的人工神经网络，通过反向传播算法调整权重，能够学习和近似复杂函数，适应系统动态特性的变化。 在MATLAB环境中进行的仿真实验验证了BP神经网络PID控制的可行性，之后搭建了实验平台进行实际验证。实验结果表明，BP神经网络PID控制可以部分克服传统PID控制的不足，显著提升压力模拟设备的性能。例如，在1 MPa的阶跃压力实验中，响应时间缩短至1.5秒，相对超调量减少到8.7%，并且增强了抗干扰能力。 关键词：BP神经网络PID，海洋压力模拟，活塞，MATLAB仿真 这项研究强调了将现代机器学习技术，特别是神经网络，应用于传统控制系统如PID的重要性。通过结合BP神经网络的自学习能力和PID控制器的稳定性，可以设计出更适应复杂系统动态特性的控制策略。这种方法不仅适用于海洋压力模拟设备，还可能推广到其他类似的高精度控制领域，如航空航天、工业自动化等，对于提升整个系统的控制精度和稳定性具有重要意义。未来的研究可以进一步探讨如何优化神经网络结构、训练算法以及参数整定方法，以实现更加高效和鲁棒的控制效果。