串级液位控制系统的改进粒子群神经网络PID控制研究

串级液位控制系统是工业过程控制中最典型的系统,针对该系统具有不确定性和时变性的特点,首先在分析串级液位控制系统的结构和控制原理的基础上,采用实验建模的方法建立了系统的数学模型;然后充分利用PID结构简单、抗干扰能力强的特点以及神经网络具有自学习和自适应的特长,引入粒子群算法对网络权值进行优化,提出了一种基于改进粒子群算法的神经网络PID控制器,既克服了BP神经网络收敛速度慢,容易陷入局部极小值的缺点,也克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点;最后在MATLAB环境下进行串级液位系统的仿真试验对系统的性能进行分析,实验结果表明,该控制算法具有良好的实时性、鲁棒性,抗干扰能力强,显著提高了系统的性能指标。

Study on String Loop Liquid Control System Based on Improved Particle Swarm Optimization Neural Network PID Control