| [页数] 24 [字数] 9821 [目录] 1 绪论 1 2 神经网络的基本原理 3 3 神经网络PID的系统设计 8 4 系统仿真 13 5 结论 16 致谢 16 参考文献 16 附录一 18 [原文] 1 绪论 随着科技的发展，自动化也成为人们越来越关注的问题，如何进行更有效的自动控制也促使人们对现有的自动控制形式提出了改进方法。在生产过程自动控制的发展历程中，PID控制是历史最久、生命力最强的基本控制方式。由于其具有算法简单、鲁棒性好、可靠性高等优点而被广泛用于工业过程控制,但PID参数的整定除了对比例系数 、积分时间 、微分时间 这三个参数的调整外，还需要决定控制系统的采样周期，然而在实际工业生产中,被控对象越来越复杂,表现出更多的不确定性、非线性以及时变性等特点,因而用传统的PID控制不能满足这些复杂对象的控制要求。目前针对以上问题国内外学者也先后提出了一些解决方法。 人工神经网络(ANN) 是近年来发展起来的一门学科,它模拟人脑的工作方式,由大量的基本单元经过复杂的互相连........... [摘要] PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。但是常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。而神经网络具有很强的非线性映射能力、自学习能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。本设计提出了一种单神经网络的PID控制器，使人工神经网络与传统PID控制相结合互相补充，共同提高控制质量，并利用Matlab 软件进行仿真。仿真结果表明，神经网络PID 控制器具有较高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。 [参考文献] [1] 李士勇.模糊控制 ——神经网络控制和智能控制论[M].哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1998，9 [2] 朱大奇，史 慧.人工神经网络原理及应用[M].北京：科学出版社，2006，3 [3] 韩力群.人工神经网络教程[M].北京：北京邮电大学出版社，2006，12 [4] 舒怀林.PID神经元网络及其控制系统[M].北京：国防工业出版社，2006，2 [5] 杨淑莹.模式识别与智能计算—Matlab技术实现[M].北京：电子工业出版社，2008，1 [6] 陶永华，尹怡欣，葛芦生.新型PID控制及其应用[M].北京：机械工业出版社，2000，4 [7] 赵娟平.神经网络PID控制策略及其Matlab仿真研究 [J].微计算机信息，2007(07) [8] 黄金燕，葛化敏，唐明军.基于BP神经网络的PID控制方法的研究 [J].微计算机信息，2006(26) [9] 王亚斌.基于BP神经网络PID控制及其仿真[J].江苏冶金，2008，02期 [10] 王树青等编著.工业过程控制工程[M].北京：化学工业出版社，2002 [11] 胡志军，王建国，王鸿斌.基于优化BP神经网络的PID控制研究与仿真[J].微电子学与计算机，2006，23(12)：138—140 [12] 韩力群著.人工神经网络理论、设计及应用[M].北京：化学工业出版社，2002 [13] 赵文峰著.Matlab控制系统设计与仿真[M].西安：西安电子科技大学出版社，2003 [14] 任子武，高俊山.基于神经网络的PID控制器[J].自动化技术与应用，2004年05期 [15] 程代展，段广仁.第25届中国控制会议论文集（中册）[C].北京：北京航空航天大学出版社，2006，12 [16] Guo Bingjun,Yu Jinshou.A single-neuron PID adaptive multconroller scheme based on RBFNN.Transactions of the Institute of Measurement &control[J],2005,27(4):243~259 [17] Wei Wu,Zhang Yi.Neuro-fuzzy and model-based motion control for mobile manipulator among dynamic obstacles,SCIENCE IN CHINA(Series F)[J],2003,46(1):14~30 [18] Chen Junghui,Huang Tien-chih.Applying neural networks to on-line updated PID controllers for nonlinear process control.Journal of Process Control[J],2004,14(2):211 [19] Shu Huailin,Pi Youguo.PID neural networks for time-dalay systems.Computer&Chemical Engineering.Elsevier House,USA[J].2000,24(7):859~862 [原文截取] 论文题目：神经网络PID控制系统设计与仿真 摘 要 PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。但是常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。而神经网络具有很强的非线性映射能力、自学习能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。本设计提出了一种单神经网络的PID控制器，使人工神经网络与传统PID控制相结合互相补充，共同提高控制质量，并利用Matlab 软件进行仿真。仿真结果表明，神经网络PID 控制器具有较高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。 关键词 ：PID控制器；单神经网络PID控制器；BP算法 Neural Network PID Control System Design and Simulation Abstract The PID control is one of control strategies which develops most early, because its algorithm is simpl..... |
神经网络PID控制系统设计与仿真
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