基于改进型BP神经网络的PID控制算法  被引量:11

PID Control Algorithm Based on Improved BP Neural Network

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作  者:刘迪[1] 唐永红[2] 王晶[1] 刘孝磊[3] 

机构地区:[1]海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001 [2]烟台职业学院材料工程系,山东烟台264676 [3]海军航空工程学院基础部,山东烟台264001

出  处:《兵工自动化》2010年第3期28-30,32,共4页Ordnance Industry Automation

基  金:海军航空工程学院基础科研基金;基于神经网络的自适应PID控制算法研究(HYJC200932)

摘  要:针对传统的PID控制算法很难获得比较理想的控制效果的问题,提出一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。根据BP神经网络的结构和特点,介绍了改进型BP神经网络算法描述及PID控制器的结构,并通过实例进行仿真分析。结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,降低超调量,抗干扰性强和增强系统的鲁棒性,优于常规PID控制器。Aiming at the problem of traditional PID control algorithm is difficult to get ideal control effect, an adaptive PID control algorithm based on BP neural network is proposed. According to the structure and characteristic of BP neural network, introduces the description of improved BP neural network algorithm and the construction of PID controller, then simulates and analyses by example at last. The simulation shows that improved BP neural network PID controller has good control effect, reduces overshoot, has strong anti-interference and increase system robustness, improved BP neural network PID controller is better than traditional PID controller.

关 键 词:PID控制 神经网络 被控对象 非线性系统 仿真 

分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程]

 

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