神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制單元的設(shè)計(jì).doc
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制單元的設(shè)計(jì),pid控制由于其具有直觀性好、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、可靠性高以及強(qiáng)魯棒性等優(yōu)點(diǎn),在工業(yè)控制中得到廣泛的應(yīng)用。然而常規(guī)pid控制效果的優(yōu)劣直接取決于控制參數(shù)選取的好壞,而傳統(tǒng)的方法是在獲取控制對(duì)象數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)某一整定原則來(lái)確定pid參數(shù),但現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程機(jī)理復(fù)雜,大都存在著非線性、時(shí)變、變參數(shù)、變結(jié)構(gòu)等不確定性,難以確定精確...
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PID控制由于其具有直觀性好、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、可靠性高以及強(qiáng)魯棒性等優(yōu)點(diǎn),在工業(yè)控制中得到廣泛的應(yīng)用。然而常規(guī)PID控制效果的優(yōu)劣直接取決于控制參數(shù)選取的好壞,而傳統(tǒng)的方法是在獲取控制對(duì)象數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)某一整定原則來(lái)確定PID參數(shù),但現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程機(jī)理復(fù)雜,大都存在著非線性、時(shí)變、變參數(shù)、變結(jié)構(gòu)等不確定性,難以確定精確的數(shù)學(xué)模型,利用常規(guī)的PID控制很難獲得滿意的控制效果。
為使控制器具有較好的自適應(yīng)性,實(shí)現(xiàn)控制參數(shù)的自動(dòng)調(diào)節(jié),可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的方法。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)能力、概括推廣能力,結(jié)合常規(guī)PID控制理論,通過(guò)吸收兩者的優(yōu)勢(shì),使系統(tǒng)具有自適應(yīng)性。
本文深入細(xì)致的分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則,設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器,將其作用于雙容水箱控制系統(tǒng),并利用Matlab軟件進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有較高的精度和較強(qiáng)的適應(yīng)性,可以獲得滿意的控制效果。
為使控制器具有較好的自適應(yīng)性,實(shí)現(xiàn)控制參數(shù)的自動(dòng)調(diào)節(jié),可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的方法。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)能力、概括推廣能力,結(jié)合常規(guī)PID控制理論,通過(guò)吸收兩者的優(yōu)勢(shì),使系統(tǒng)具有自適應(yīng)性。
本文深入細(xì)致的分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則,設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器,將其作用于雙容水箱控制系統(tǒng),并利用Matlab軟件進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有較高的精度和較強(qiáng)的適應(yīng)性,可以獲得滿意的控制效果。
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