基于BP网络的智能灰色预测在时滞系统中的应用  

Application of Intelligent Gray Prediction based on BP Neural Network in Delay System

作　　者：霍浩[1] 毕效辉[1] 江绍明[1] 

机构地区：[1]西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621002

出　　处：《自动化博览》2008年第3期76-79,共4页Automation Panorama1

摘　　要：基于灰色理论与神经网络相结合能改进预测精度的思想,本文将神经网络与灰色预测PID控制器相结合,利用神经网络来在线调节PID控制器参数以适应模型时变的要求。论述了其原理并将其应用于实际双容水箱液位控制系统,以克服模型不确定性带来的不利影响,从而实现对二阶液位对象的有效控制。通过MATLAB进行了算法的验证和仿真,并利用xPC技术进行了实时控制,结果表明此改进算法比常规PID控制具有更好的效果。In this paper,based on the idea that the combination of grey theory and neural network can improve the forecasting precision of system,by integrating neural network and grey forecast PID controller,,we use the BP neural network to regulate online PID controller model parameters to adapt the changing requirements. In order to overcome model adverse effects of changes so that we can control effectively the second-order level system,we analyze the principles of the algo- rithm and apply it in the two-tank wate...

关 键 词：双容水箱 BP神经网络 灰色理论 PID MATLAB/xPC 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]