基于BP神经网络的PID控制在油气井井下机器人中的运用  

Application of PID control in down-hole robot based on BP neural network

作　　者：吴军军[1] 吴伟[1] 

机构地区：[1]西安石油大学,陕西西安710065

出　　处：《石化技术》2016年第10期140-141,共2页Petrochemical Industry Technology

摘　　要：本文通过详细介绍BP神经网络PID控制算法,并且针对油气井井下机器人的调速系统\进行分析研究,分别针对神经网络PID控制和传统的PID控制进行比较比较和选择,然后选择合理电机参数对油气井井下机器人的转速调节过程进行Matlab算法模拟与仿真。This article introduces the proportion integration differentiation(PID) algorithm based on back propagation(BP)neural network.The speed governor of the robot is described as well.The conventional and neural network PID control are compared to select the optimal parameters of the electric machines for simulation of the speed adjustment of the robot via Madab algorithm.

关 键 词：PID控制 油气井 井下机器人 神经网络 仿真 

分 类 号：TE938[石油与天然气工程—石油机械设备] TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]