双容水箱的神经PID控制  

PID Control Based on Neural Networks in Double-Tank System

作　　者：李平[1] 周博[1] 

机构地区：[1]华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门361021

出　　处：《华侨大学学报（自然科学版）》2012年第6期608-612,共5页Journal of Huaqiao University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61143005);福建省科技计划重大项目(2011H6019);福建省科技计划重点项目(2009H0033);福建省自然科学基金青年创新项目(2011J05153);福建省泉州市科技计划重大项目(2008ZD14-21);中央高校基本科研业务费--国家自然科学基金培育计划专项基金资助项目(JB-ZR1204)

摘　　要：利用神经网络自学习的特性,结合常规PID(比例-积分-微分)控制理论,提出基于BP(back propaga-tion)神经网络进行PID参数整定的控制策略.该方案能实现控制器参数的自动调整,以及在线调节参数Kp,Ki,Kd,适应被控过程的时变性,提高控制的性能和可靠性.仿真结果表明:相对于传统的PID控制方法,神经网络PID控制系统取得更满意的控制效果.Using the self-learning characteristic of neural network,combining with conventional PID（proportional integral differential） control theory,the PID parameter tuning strategy based on the BP（back propagation）neural network is proposed in this paper.This strategy can achieve automatic adjustment of the controller parameters,as well as adjust the parameters Kp,Ki,Kd online to adapt to the time variability of the controlled process,and also improve the performance and reliability of the control.Simulation results show that： compared with the traditional PID control method,the neural network PID control system can achieve a more satisfactory control effect.

关 键 词：双容水箱 PID控制 BP神经网络 自适应性 

分 类 号：TP214[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程]