基于BP神经网络的自整定PID控制仿真.doc
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2020-03-25
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基于 BP 神经网络的自整定 PID 控制仿真
一、目的
1.熟悉神经网络的特征、结构以及学习算法
2.掌握神经网络自整定 PID 的工作原理
3.了解神经网络的结构对控制效果的影响
4.掌握用 MATLAB 实现神经网络控制系统仿真的方法。
二、设备及条件
计算机系统
Matlab 仿真软件
三、问题背景
在工业控制中，PID 控制是工业控制中最常用的方法。这是因为 PID 控制器结构简单、实现简单，控
制效果良好，已得到广泛应用。但是，PID 具有一定的局限性：被控制对象参数随时间变化时，控制器的
参数难以自动调整以适应外界环境的变化。为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动
调整，可以采用神经网络控制的方法。利用人工神经网络的自学习这一特性，并结合传统的 PID 控制理
论，构造神经网络 PID 控制器，实现控制器参数的自动调整。
基于 BP 神经网络的 PID 控制器结构如图 1 所示。控制器由两部分组成：一是常规 PID 控制器，用以
直接对对象进行闭环控制，且三个参数在线整定；二是神经网络 NN，根据系统的运行状态，学习调整权
系数，从而调整 PID 参数，达到某种性能指标的最优化。
图 1 基于神经网络的 PID 控制器结构
四、基于 BP 神经网络的 PID 设计
1 设计原理
神经网络采用结构为 4-5-3 型的 BP 网络，如图 2。
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资源评论
yiyi分析亲密关系2023-07-26这个文件对于工程领域的控制算法研究者来说是一个不可多得的参考资料。
StoneChan2023-07-26这个文件对于理解基于BP神经网络的自整定PID控制有很大的帮助。
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首席程序IT2023-07-26文件中提供了很多实际仿真案例，使得读者可以更好地理解和应用该控制方法。
