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针对实际电阻点焊过程复杂多变,精确数学模型的建立较为困难,传统PID控制器难以保证系统在不同的工作状况下具有良好的控制特性,提出了一种改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数Ki、Kp、Kd,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,有效的提高了BP神经网络算法收敛速度。仿真结果表明,该电源智能控制方法能够根据系统运行状态对PID参数进行自适应调整,有效的对焊接电流进行恒定控制。 相似文献
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电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统,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,充分利用PID和神经网络的优点。用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd,依次作为PID控制器的实时参数,代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定,以达到对大迟延主汽温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究,仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力,对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。 相似文献
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本文以衡阳铜管厂轧钢分厂的加热炉作为具体的研究对象，针对加热炉PID控制系统存在的一些缺点，结合国内外先进理论和技术，提出了一种基于改进BP神经网络的PID参数控制方法。将改进后方法用于加热炉控制，并与常规的PID控制方法进行对比：仿真的结果表明该算法具有较好的控制效果： 相似文献
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基于BP神经网络的PID控制在反应釜温度控制中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
常规PID的控制,不但其参数难以整定,而且还依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度.本文根据反应釜温度时间滞后具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要,提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法;并介绍了神经网络PID控制器的算法,对经典PID参数选取进行了分析.仿真结果表明,与传统PID算法相比该控制方法可实现有效的控制,具有实现简单、控制效果好的特点. 相似文献
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本文研究了两大类用于大时滞系统控制的方法,即分别采用经典的PID控制、Smith预估器控制和BP神经网络智能控制方法,对温度控制系统在MATLAB、Simulink环境下进行了仿真研究,比较了各种控制算法的优点及存在的局限性,证明了采用变参数自适应BP神经网络的控制系统能够很好地解决这类非线性、大惯性对象的快速性和稳定性之间的矛盾,具有较强的自适应能力,是一种值得推广的针对不确定性大迟延对象的控制方案. 相似文献
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在介绍基于BP神经网络的PID控制和分散式神经网络控制的基础上,提出了一种将两种控制算法想结合的神经网络在线解耦控制,通过MATLAB实验证明了将该控制算法应用于复杂的燃机系统可以解除燃机系统内部各参数之间较强的耦合关系,并且具有较强的抗干扰能力,从而可以提高燃机的热效率。 相似文献
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介绍了基于BP神经网络的PID控制策略,即：采用PID控制器对两个回路实行控制,同时根据系统误差,用BP神经网络分别在线调整PID控制器的比例、积分和微分的系数;具有算法简单,抗干扰性强及鲁棒性好等特点;仿真结果表明了其有效性。 相似文献
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本文在MATLAB/SIMULINK环境下实现了使用C语言编写的BPPID控制器。通过结合BP神经网络和PID控制方法,充分利用了BP神经网络具有逼近任意连续非线性函数的能力,比较适合被控系统比较复杂或不确定度情况下。文中采用了3-3-3解构的三层BP神经网络和增量式PID算法。在对仿真目标进行跟踪时取得了较好的结果,同时使用C语言的实现方式也更贴近实际应用。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2015,(17)
针对注塑过程中工艺参数的优化选择问题,提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络的成型工艺参数优化方法。将正交实验所得工艺参数作为训练样本,通过粒子群优化BP神经网络算法构建其预测模型,寻找最佳的注塑成型工艺参数。结果表明,该方法能够更快、更好地获得注塑成型中的工艺参数。 相似文献
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《中国科技信息》2019,(22)
随着供暖技术的不断进步,地板辐射供暖受到了越来越多学者和企业家的关注。为了获得更加节能高效的供暖效果,地暖制造商的研究方向从地暖结构、传热过程和热源方式转到了寻找更加先进的温度控制方法。目前采用的主要的温度控制方法有PID控制、模糊PID控制、BP神经网络PID控制等。且温度控制方法主要针对大型工业设备或温室系统,对于地板辐射供暖系统的温度控制方法的研究还比较少。模型预测控制算法(MPC)作为新型的控制算法,针对地暖系统的非线性、时变性、强耦合性,有优秀的控制效果。本文首先对地暖系统的分类和基本原理进行阐述,并选择电地暖作为研究对象,接着对主流温度控制方法的应用研究进行阐述,最后着重分析MPC在电地暖系统控制方面的优势。最终确定基于模型预测控制的电地暖系统为未来的研究方向。 相似文献
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本文在分析传统伺服系统控制方法的基础上，阐述了一种基于BP神经网络控制的PID控制器，并对其在单环伺服系统中的应用进行了分析，仿真结果表明系统具有良好的控制性能。 相似文献
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储层流体的识别一直是石油工业中重要的问题,也是长期困扰大家的一个难点。针对测井资料并综合利用各种数学手段,如交会图法、多参数方程、统计分析以及神经网络等方法大大提高了对储层流体识别的准确率。尤其是近些年来BP神经网络技术在储层流体识别中得到了很好的推广和利用。在使用BP神经网络时,很多人倾向选择所有的测井参数作为神经网络的输入。本文利用逐步判别法来优选测井参数作为神经网络的输入,逐步判别法可以优选判别能力强的参数,剔除对区分总体不明显的变量,这样优选测井参数的神经网络收敛速度快,预测准确率高。 相似文献
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本文以电厂锅炉引风机为倒，介绍了变频调速改变风机转速调节方式的原理和优点，提出了基于BP神经网络的PID控制算法，并介绍了神经网络PID控制雯频调速技术在电厂锅炉引风机上应用的具体情况。 相似文献
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由于在非线性系统中采用传统PID控制不易建立精确模型,导致难以整定系统参数的问题,本文提出了一种基于模糊神经网络的PID控制算法,该算法融合了PID算法、模糊算法以及神经网络算法的优点,构成了一种先进的智能控制算法,并应用在PLC温度控制系统中,实验结果表明,模糊神经网络PID控制器提高了控制质量,很好地克服对象变参数、非线性等问题,提高系统的鲁棒性。 相似文献
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在化工反应釜控制中温度控制是至关重要的,它直接影响到釜内的化学反应环境并对其产品质量起到了决定性的作用。但是由于不饱和聚酯在生产过程中具有非线性、大迟延、时变性等特点,常规PID虽然简单易操作,但是在一些复杂工况情况下很难达到理想的控制效果。针对以上特点,文中采用BP神经网络PID进行恒温控制,通过MATLAB进行仿真研究,并利用西门子SCL语言在PLC上实现神经网络智能算法的应用。得到了不错的控制效果。 相似文献
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本文介绍了将神经网络与模糊控制引入PID控制,利用被控量偏差及偏差的变化率作为输入量,利用模糊控制规则在线调整PID参数,并且加入系统预测环节,使得整个供水系统始终工作在高效节能的最佳状态. 相似文献
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