基于BP神经网络PID的漂白温度控制算法的研究

本文讨论了使用BP神经网络PID控制算法,并且将这种控制算法应用在漂白工段的控制当中。利用神经网络自学习能力,在线整定PID控制参数。实践证明BP神经网络PID控制器具有实现简单,适应性强,具有较高的控制精度等特点。     

神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真

本文提出一种基于BP神经网络的新型智能PID控制方法和一些BP神经网络的基本概念。同传统的PID控制相比较．神经网络智能PID控制有许多优点。把BP神经网络的PID控制方法应用到工业领域的温度控制系统中，仿真结果表明：这种控制方法具有较高控制精度和较强的适应性以及良好的控制效果。     

基于BP神经网络的PID控制方法的研究

本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法,充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,这种PID控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络,动态BP算法,达到了在线实时控制的目的,显示了BP神经网络的PID控制方法很强的鲁棒性,同时也显示了神经网络在解决高度非线性和严重不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制较常规的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性,能取得良好的控制效果。     

主动磁悬浮轴承的神经网络自适应稳定性控制

针对主动磁悬浮轴承本质非线性和开环不稳定的系统特征,设计了一种BP神经网络自适应PID控制器。该控制器采用改进的BP神经网络PID控制算法,通过BP神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数,克服了常规PID控制参数整定困难的缺陷,实现了系统的自适应控制。通过MATLAB/Simulink环境和S-Function模块建立了主动磁悬浮轴承控制系统模型,并进行了系统仿真实验,结果表明,BP神经网络自适应PID控制系统响应速度更快,具有更好的动态性能和稳态性能。     

基于改进PID的核算机器人机械臂控制研究

针对机器人机械臂的控制研究,提出一种基于改进PID的核算控制系统进行设计,即结合BP神经网络的PID闭环运动控制系统。首先,提出了PID核算机器人机械臂整体的控制思路,其次,阐述了BP神经网络PID闭环运动控制系统的控制原理以及神经网络,然后,对机器人机械臂运动控制部分整体的框架进行设计;之后,通过仿真平台,分别对BP神经网络PID运动控制算法以及闭环运动控制系统进行测试验证,结果表明BP神经网络PID闭环运动控制系统的响应速度更快,且具有更高的稳定性;最后,分别采用两种控制系统对实验机械臂进行控制实验,对比结果表明,BP神经网络PID闭环运动控制系统对获取目标物的时间更短更迅速,且成功率高达95%。     

基于BP神经网络整定的PID控制

为了改善传统PID控制器的控制效果，采用BP神经网络对PID参数进行自整定，并对该系统进行了仿真分析。仿真结果表明，采用BP神经网络整定的PID控制器具有良好的控制品质。     

基于神经网络的PID自整定控制系统

文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。     

基于BP神经网络的汽包建模及其控制器设计

针对锅炉汽包系统的强耦合性和非线性及传统的PID控制方法存在控制精度低、调节时间长等问题,提出了利用基于数据的建模方法,对汽包系统进行误差反向传播(BP)神经网络建模,并对神经网络模型进行泛化能力测试,然后利用基于BP神经网络的PID控制方法设计汽包液位优化控制器.实验仿真结果表明,基于BP神经网络建立的汽包模型具有较好的泛化能力,神经网络PID优化控制器在控制精度高、收敛速度快和鲁棒性强等方面都优于传统PID控制器.     

基于BP神经网络PID算法的风力摆控制系统的设计

随着智能控制技术的发展,将神经网络技术与传统PID控制技术相结合,并应用到控制系统中去已成为一种趋势。在对风力摆控制系统进行需求分析的基础上,针对其具有非线性和参数不确定等特点,提出了基于BP神经网络PID算法的风力摆控制系统的设计方案,将BP神经网络应用到传统PID控制中,设计出了系统的软硬件结构,实现了有效控制风力摆按指定角度画线、指定时间恢复静止和画圆的功能。研究结果表明：采用BP神经网络PID算法的控制系统具有更强的稳定性和控制精度。     

挖掘机提升系统神经网络PID控制的研究

建立了280-B挖掘机提升系统的数学模型;针对该系统动态特性的非线性和时变性因素,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器的设计方案,该控制器既有经典PID控制算法的特点,又有神经网络良好的自适应和抗干扰能力。Matlab仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制器具有较高的精度和较强的适应性,可以获得满意的控制效果。     

神经网络PID控制器在山梨醇生产中的应用研究

在山梨醇化工生产过程中,针对结晶过程温控系统存在大滞后和模型不确定的特性,利用BP神经网络所具有的自学习和任意非线性表达能力,提出了用BP神经网络自整定PID参数的控制策略,对结晶过程温控系统进行控制,并用MATLAB软件进行仿真研究。仿真结果表明：基于BP神经网络的PID控制器具有很强的适应性,可获得满意的控制效果。     

BP神经网络PID控制器在工业控制系统中的研究与仿真

针对实际被控对象的时变性和非线性的特点,本文将基于BP神经网络PID的控制器应用于工业控制系统中,同时设计了三层BP神经网络并对BP神经网络PID控制器的算法进行了分析。仿真结果的分析表明：本文所设计的BP神经网络PID控制器在跟随性能、抗扰性能和鲁棒性能方面表现出了良好的控制效果。     

深空环境下三星库仑编队重构控制研究

本文研究了深空环境下三星库仑编队构型重构控制问题.首先考虑外界环境干扰作用(主要以太阳光压为主)和德拜效应影响,推导出精确的三星库仑编队动力学方程.针对库仑编队动力学特性和太阳光压对于编队任务控制精度的影响,设计基于BP神经网络的PID控制方法.PID控制结构简单,稳定性好,BP神经网络具有超强的自主学习和非线性逼近干扰能力,二者有机结合,通过BP神经网络输出最优的PID控制参数组合,改变卫星所带电荷从而改变卫星之间库仑力大小,使编队渐近稳定并按期望距离和构型飞行.仿真结果表明基于BP神经网络PID控制性能明显优于传统PID控制,大大提高了编队控制精度和系统对于外界干扰的鲁棒性.     

基于BP网络的PID控制在滑油压力气动控制中的应用

根据实验室现场对控制的要求,提出了一种将常规PID控制与BP神经网络相结合的自适应PID控制器,该控制器运用神经网络和BP算法实现了对PID参数的在线调整。把该控制器应用于某航空发动机燃油泵调节器滑油压力控制中,实验结果表明,与传统数字PID控制器相比,该控制器具有更好的控制效果和更好的鲁棒性。     

基于BP神经网络Smith预估器的HAGC系统的仿真

针对液压自动厚度控制的测厚仪与轧机机架间有一定距离,监控AGC具有滞后、非线性的特点,提出了一种基于改进BP神经网络PID控制算法的Smith预估器,即由Smith预估器和改进BP神经网络PID控制组合的复合控制.通过仿真表明具有很强的快速性和自适应性.     

纸浆浓度控制系统的仿真研究

研究纸浆浓度控制问题,针对纸浆浓度控制系统存在的大滞后、非线性和时变性等特点,常规的PID控制器很难达到理想的控制效果。为了改善纸浆浓度控制系统性能,提出了BP神经网络和将神经网络与PID控制规律融为一体的PID神经网络(PIDNN)两种控制方案。通过对纸浆浓度模型辨识和控制问题的分析,应用BP和PIDNN进行了仿真比较研究。结果表明,BP和PIDNN仿真效果都比较理想,但BP网络结构复杂,参数难以调整;用PIDNN方法既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确的优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,满足实时控制的要求,对于复杂系统是一种实用而简便的控制方法。     

基于神经网络PID控制的变频恒压供水系统

针对目前变频恒压供水系统中控制对象非线性和时变性的特点,提出一种基于BP神经网络的PID控制方案。通过BP神经网络的自学习和权值调整,进而获得最优控制性能的PID控制参数。仿真结果表明,与经典PID控制方法相比,该方法提高了系统的控制精度,具有较好的鲁棒性和自适应性,使得系统输出水压恒定,且具有节能效果。     

一种神经网络分数阶PID控制器的实现

为解决分数阶PID控制器参数难于整定的问题,设计了一种基于神经网络的分数阶PID控制器。通过采用反向传播（ BP）神经网络的参数调节策略,可以实现一种五维参数自学习的PID控制器。将分数阶PID控制器数字化,通过BP算法调节神经网络突触权值,经过调整的神经网络输出作为分数阶PID控制器的参数。经过仿真验证,神经网络分数阶PID控制器比传统PID控制器精度提高6倍且控制更加稳定。     

无人机涡喷发动机的BP网络控制

该文介绍了由反向传播神经网络（BP网络）构成神经网络PID控制系统的基本结构和原理,针对传统BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小值的缺陷,选用了标准的数值优化算法（LM算法）,此算法具有极好的快速性;对某无人机涡喷发动机的神经网络PID控制进行了仿真研究,并与常规PID控制进行了比较研究,仿真结果表明：采用此算法构成的神经网络PID控制具有响应速度快、稳态误差小、算法简单的优点;用一个神经网络作为控制器,控制地面和空中多点对象是可行的,但要进行实际应用,还有待于进一步的研究.     

基于BP神经网络的贴片机运动精度控制

将BP神经网络PID控制方法应用于贴片机运动精度控制器设计;针对传统PID控制器参数难以整定等问题,提出了BP神经网络和PID控制器相结合的方法,该方法既有常规PID控制器结构简单的特点,又有BP神经网络自适应、自学习以及逼近任意函数的能力;首先根据伺服电动机的工作原理建立了电枢控制伺服电动机模型传递函数,在此基础上建立了贴片机单关节轴位置控制器模型传递函数;其次描述了BP神经网络和PID控制器相结合的控制模型,并对具体的控制算法进行了定义;最后利用MATLAB仿真工具对贴片机单关节位置控制进行了仿真;仿真结果表明,结合BP神经网络的PID控制系统提高了系统的稳定性、快速性和动态性能并获得很好的控制效果。