毕业设计_神经网络控制算法仿真

目前，由于PID结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统，常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究基于BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法，依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主气温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究，仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。 关键词：主汽温，PID，BP神经网络，MATLAB仿真 【神经网络控制算法仿真在主汽温控制中的应用】 在电力行业中，PID（比例积分微分）控制器因其结构简单和可调性而被广泛应用于各种控制任务，特别是电厂的主汽温控制。主汽温是影响发电效率和设备安全的重要参数，其控制对象通常具有大惯性、大延迟和非线性特性，而且会随着运行工况的变化而改变。传统的控制策略如串级PID或导前微分控制，在机组稳定运行时能够将主汽温保持在设定范围内，但在面对工况大幅度变化时，控制性能往往难以满足要求。 为了解决这个问题，本文提出了基于BP（Back Propagation）神经网络的PID控制策略。BP神经网络是一种多层前向神经网络，它能够通过反向传播算法自我学习并调整权重，以适应复杂非线性系统的动态特性。在PID控制中，神经网络可以实时地根据控制需求输出Kp（比例系数）、Ki（积分系数）和Kd（微分系数），这些系数作为PID控制器的实时参数，取代了传统的人工或工程整定方法。这种方法的优势在于，神经网络能够自动调整PID参数，以应对大延迟和对象变化带来的挑战，从而提高控制系统的自适应性和自学习能力。 在MATLAB平台上进行的仿真研究表明，结合BP神经网络的自整定PID控制器能够有效改善对大延迟和非线性系统的控制效果。通过模拟不同工况下的主汽温控制，仿真结果证明了该方法的优越性，不仅能够快速响应运行条件的变化，还能保持良好的控制品质，确保主汽温在允许范围内稳定运行，这对于保障发电效率和设备寿命至关重要。 总结来说，BP神经网络在PID控制中的应用提供了一种新的、灵活的解决方案，能够克服传统PID控制器在处理复杂动态系统时的局限性。通过对主汽温控制的仿真研究，这一技术展现了强大的自适应和自学习能力，为电力行业的控制问题提供了更优的控制策略。未来的研究可能进一步探讨如何优化神经网络的结构和训练过程，以提高控制精度和稳定性，或者将其扩展到其他类似的工业控制领域。