基于BP神经网络PID控制在水轮机调节中应用的研究

针对水轮机调节系统的结构复杂以及难以控制等问题,为了提高系统动态品质,在调节系统数学模型的基础上,分别利用BP神经网络、Ziegler-Nichols方法对PID参数进行整定,并完成了在Matlab环境下的程序编写及仿真实验,进行并分析了在系统处于频率给定扰动下,基于BP神经网络自适应控制方案和Ziegler-Nichols算法对调节系统性能的影响。结果表明,基于BP是神经网络自适应控制方案是一种有效的水轮机调速器参数整定方法,相比Ziegler-Nichols算法,该方案控制下的系统能获得更好的动态性能。