毕业设计《神经网络PID毕业设计完整》源码+论文

PID控制器是一种常用的控制算法，广泛应用于电厂的各种控制过程中。然而，PID控制器的参数调整往往依赖于经验和工程经验，而非在线自整定。为了解决这个问题，本文研究了基于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。 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法实现参数优化。 BP神经网络可以实时输出Kp、Ki、Kd作为PID控制器的参数，取代传统的经验整定和工程整定。这种方法可以充分利用PID控制器和神经网络的优点，实现对大迟延和非线性系统的良好控制。 在本文中，我们使用MATLAB平台对基于BP神经网络的PID控制进行仿真研究。仿真结果表明，该方法具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和非线性系统可以取得良好的控制效果。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于BP神经网络的PID控制方法，实现了PID参数的在线自整定。 2. 使用反向传播算法实现BP神经网络的参数优化。 3. 利用MATLAB平台对基于BP神经网络的PID控制进行仿真研究。 本文的结果表明，基于BP神经网络的PID控制可以取得良好的控制效果，对大迟延和非线性系统具有良好的自适应能力和自学习能力。 关键词：主汽温、PID、BP神经网络、MATLAB仿真。 本文的结论是，基于BP神经网络的PID控制是一种有前途的方法，可以广泛应用于电厂的各种控制过程中。同时，本文也为未来的研究提供了一个有价值的参考文献。 在本文中，我们还讨论了基于BP神经网络的PID控制的优缺点和展望。优点包括： * 实现了PID参数的在线自整定，避免了传统的经验整定和工程整定。 * 具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和非线性系统可以取得良好的控制效果。 * 可以广泛应用于电厂的各种控制过程中。 缺点包括： * 需要一定的计算资源和存储空间。 * 需要合适的BP神经网络结构和参数设置。 展望包括： * 进一步研究BP神经网络在PID控制中的应用。 * 探索新的神经网络结构和算法，以提高PID控制的性能。 * 应用基于BP神经网络的PID控制于其他领域，例如机器人控制和自动化控制。 本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法，实现了PID参数的在线自整定，并且取得了良好的控制效果。该方法可以广泛应用于电厂的各种控制过程中，并且具有良好的发展前景。