基于BP神经网络PID控制器的设计.doc

"基于BP神经网络PID控制器的设计" 本文主要论述了BP神经网络的结构及其学习算法，进而分析了传统PID控制器的优缺点，以及基于BP神经网络PID控制器的可行性。本文还介绍了基于BP神经网络PID控制器的设计步骤、结构框图、控制算法。并且通过MATLAB软件对PID控制器的设计进行仿真，并对仿真结果进行了分析、总结。 知识点： 1. BP神经网络的结构：BP神经网络是一种具有三层或三层以上神经元的神经网络，包括输入层、中间层和输出层。上下层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。 2. BP神经网络的学习算法：BP算法是一种误差反向传播算法，通过减少目标输出与实际输出之间误差的方向，从输出层反向经过各中间层回到输入层，从而逐层修正各连接权值。 3. PID控制器的优缺点：PID控制器是最早发展起来的控制策略之一，按偏差的比例、积分和微分进行控制的调节器。PID控制器的优点是算法简单，实现简易、鲁棒性能良好和可靠性高，能够对很大一类工业对象进行有效控制。缺点是参数的整定及在线自适应调整问题难以解决。 4. 基于BP神经网络PID控制器的可行性：BP神经网络与PID控制器的结合能够起到很好的控制效果。BP神经网络具有较好的在线监测能力，可以在线自适应调整PID控制器的参数，从而提高控制系统的鲁棒性和可靠性。 5. MATLAB仿真：通过MATLAB软件对PID控制器的设计进行仿真，并对仿真结果进行了分析、总结。MATLAB仿真可以模拟实际控制系统的行为，帮助设计者快速设计和优化PID控制器。 6. BP神经网络在控制领域的应用：BP神经网络可以应用于工业控制调节系统中，能够对复杂过程和参数时变系统进行控制。BP神经网络的学习算法可以在线自适应调整控制参数，从而提高控制系统的鲁棒性和可靠性。 7. PID控制器的发展趋势：传统的PID控制器难以适应复杂系统的控制需求，BP神经网络PID控制器的出现满足了控制系统的发展需求，能够对复杂系统进行在线自适应控制。