基于BP神经网络的矿井提升机自适应PID控制器研究  

Adaptive PID Controller Research of Mine Hoist Based on BP Neural Network

作　　者：刘晓冬[1] 张海[1] 庞福 

机构地区：[1]张家口学院,河北张家口075000 [2]张家口职业技术学院,河北张家口075000

出　　处：《煤矿机械》2014年第7期171-173,共3页Coal Mine Machinery

摘　　要：传统矿井提升机的控制方法控制效率较低,难以实现动态控制。利用BP神经网络进行PID控制,将BP神经网络的学习能力、控制能力应用到系统控制中,能提升控制效率。介绍其控制原理与PID控制器的系统结构,并进行仿真分析,提出新的控制方法。The efficiency of traditional method for controlling mine hoist is low and difficult to acnleve dynamic control. Using BP neural network to achieve PID control can apply its learning ability and controlling ability to the system, which can improve control efficiency. This article describes the principle and structure of PID control system, using simulation analysis to provide reference to the new control methods.

关 键 词：BP神经网络 矿井提升机 PID控制器 

分 类 号：TD534[矿业工程—矿山机电]