基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤

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PID控制原理与参数整定方法

PID控制是一种常用的反馈控制方法，它通过测量控制系统的输出与期望输入之间的差异，计算出一个控制信号来调节控制系统的行为。PID 控制器的主要参数有比例增益（Proportional），积分时间（Integral）和微分时间（Derivative）。通过调节这些参数，可以实现对控制系统的动态响应和稳定性的优化。

首先，我们来了解一下PID控制器的工作原理。PID控制器是基于控制误差和误差的变化率来计算输出控制信号的，它包含三个部分：比例控制项、积分控制项和微分控制项。

比例控制项（P项）以控制误差的比例关系来计算输出信号。它的计算公式为：P=Kp*e(t)，其中Kp为比例增益，e(t)为控制误差。比例增益越大，控制器对误差的纠正力度越大，但过大的比例增益会引起震荡。

积分控制项（I项）以控制误差的累积值来计算输出信号。它的计算公式为：I = Ki * ∫e(t)dt，其中Ki为积分时间，∫e(t)dt为控制误差的累积值。积分控制项主要用于消除稳态误差，但过大的积分时间会引起超调和不稳定。

微分控制项（D项）以控制误差的变化率来计算输出信号。它的计算公式为：D = Kd * de(t)/dt，其中Kd为微分时间，de(t)/dt为控制误差的变化率。微分控制项主要用于抑制系统的震荡和快速响应，但过大的微分时间会引起噪声放大。

接下来，我们来介绍一下PID参数整定的方法。在实际应用中，PID 参数的选择通常需要经验和试验。以下是常用的PID参数整定方法。

1.经验设置法：根据经验设置PID参数的初始值，然后根据实际系统

BP神经网络PID控制

BP 神经网络PID 控制

BP 神经网络的原理不再赘述，采用BP 神经控制对PID 进行参数整定的原理框图如下：

BP 神经网络可以根据系统运行的状态，对PID 参数Kp,Ki 和Kd 进行调节，使系统达到最优的控制状态。经典的增量式数字PID 的控制算法为：

()(1)()

()(()(1))()(()2(1)(2))p I D u k u k u k u k K e k e k K e k K e k e k e k =-+∆⎧⎨

∆=--++--+-⎩

采用三层BP 神经网络结构。

输入层神经元个数可根据被控系统的复杂程度选取。可从如下参数中选取，系统输入

in r ，系统输出out y ，系统误差e ，和误差变量e ∆，可在系统误差e 的基础之上再加上其他

参数输入，使BP 神经网络能够适应更为复杂的系统的PID 参数整定。

隐层神经元的个数视被控系统的复杂程度进行调整，一本系统复杂时，就需选用更多的隐层神经元。

输出层的神经元个数为3个，输出分别为Kp,Ki 和Kd 。隐层神经元函数一般选取正负对称的sigmoid 函数：

(2)()x x

x x

e e f

x e e ---=+

由于Kp,Ki 和Kd 必须为正，则输出层神经元函数的输出值一般可以选取正的sigmoid 函数：

(3)1

()1s x

f x e -=

系统性能指标取：1

()(()())2

in out E k r k y k =

采用梯度下降法对BP 神经网络的参数进行调整：

设输入层的个数为N ，输出向量为(1)O ，隐层个数为H ，输入阵为(2)W ，为H ×N 维向量，输出层的个数为3，输入阵设为(3)W 。

基于bp的pid 状态空间方程

基于BP的PID 状态空间方程

介绍

在控制系统中，PID控制器是一种常用的控制策略，用于调节系统的输出以使其接

近期望值。PID控制器的设计可以基于不同的方法，其中一种常用的方法是基于反

向传播（BP）神经网络。本文将详细介绍基于BP的PID控制器的状态空间方程以

及其在控制系统中的应用。

什么是PID控制器

PID控制器是一种经典的控制器，由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分

组成。PID控制器的输出是由这三个部分的加权和决定的，具体的计算公式为：

u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt

其中，u(t)是控制器的输出，e(t)是系统的误差，Kp、Ki和Kd是控制器的参数，

分别对应比例、积分和微分部分的权重。

PID控制器的作用是根据系统当前的误差和误差的变化率来调节输出，使系统的输

出接近期望值。比例部分用于根据当前误差的大小调节输出，积分部分用于消除系统的稳态误差，微分部分用于预测误差的变化趋势。

基于BP的PID控制器

基于BP的PID控制器是一种使用BP神经网络来优化PID控制器参数的方法。BP

神经网络是一种前馈式神经网络，可以通过反向传播算法来训练网络的权重和偏置，以使得网络的输出接近期望值。

基于BP的PID控制器的设计思路是将PID控制器的参数作为BP神经网络的输入，并将系统的误差作为输出，通过反向传播算法来调整PID控制器的参数，使得系统的输出误差最小化。

基于BP的PID控制器的状态空间方程

基于BP的PID控制器的状态空间方程可以表示为：

基于BP神经网络的PID控制系统设计

一、引言

PID控制系统是目前工业控制中广泛应用的一种基本控制方法，它通

过测量控制系统的偏差来调节系统的输出，以实现对控制对象的稳定控制。然而，传统的PID控制器需要事先对系统建模，并进行参数调整，工作效

果受到控制对象模型的准确性和外部干扰的影响。而BP神经网络具有非

线性映射、自适应性强、鲁棒性好等优点，可以有效地克服传统PID控制

器的缺点。因此，基于BP神经网络的PID控制系统设计成为当前研究的

热点之一

二、基于BP神经网络的PID控制系统设计理论

1.PID控制器设计原理

PID控制器是由比例环节（Proportional）、积分环节（Integral）

和微分环节（Derivative）组成的控制器，其输出信号可以表示为：u(t) = Kp*e(t) + Ki*∫e(t)dt + Kd*(de(t)/dt)，其中e(t)为控制系统的输

入偏差，t为时间，Kp、Ki和Kd分别为比例系数、积分系数和微分系数。

2.BP神经网络理论

BP神经网络是一种前馈型神经网络，通过反向传播算法对输入信号

进行学习和训练，从而得到最优的网络结构和参数。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，其中每个神经元与上、下相邻层之间的神经元互

相连接，并具有非线性的激活函数。

3.基于BP神经网络的PID控制系统设计理论

基于BP神经网络的PID控制系统设计的核心思想是将BP神经网络作为PID控制器的自适应调节器，根据控制对象的输入信号和输出信号之间的误差进行训练和学习，通过调整BP神经网络的权重和阈值来实现PID 控制器的参数调节，从而提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

(完整word版)基于BP神经网络的自整定PID控制仿真

基于BP神经网络的自整定PID控制仿真

一、实验目的

1.熟悉神经网络的特征、结构及学习算法。

2.通过实验掌握神经网络自整定PID的工作原理。

3.了解神经网络的结构对控制效果的影响。

4. 掌握用Matlab实现神经网络控制系统仿真的方法。

二、实验设备及条件

1.计算机系统

2.Matlab仿真软件

三、实验原理

在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。这是因为PID控制器结构简单，实现简单，控制效果良好，已得到广泛应用。但是，PID具有一定的局限性：被控制对象参数随时间变化时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用神经网络控制的方法。利用神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整。

基于BP神经网络的PID控制器结构如图4所示。控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对对象进行闭环控制，且3个参数在线整定；二是神经网络NN，根据系统的运行状态，学习调整权系数，从而调整PID参数，达到某种性能指标的最优化。

图4中神经网络采用结构为4-5-3型的BP网络。BP网络是一种单向传播的多层前向网络。输入节点对应系统的运行状态量，如系统的偏差与偏差变化率，必要时要进行归一化处理。输入变量的个数取决于被控系统的复杂程度，输出节点对应的是PID的3个可调参数。由于输出不能为负，所以输出层活化函数取

2()(1)()(1)1(1)

a k y k y k u k y k -=+-+-非负的Sigmoid 函数，隐含层取正负对称的Sigmoid 函数。本系统选取的BP 网络结构如图5所示。

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤BP神经网络是一种常用的非线性拟合和模式识别方法，可以在一定程度上应用于PID整定中，提高调节器的自适应性。下面将详细介绍基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤。

一、基本原理：

BP神经网络是一种具有反馈连接的前向人工神经网络，通过训练样本的输入和输出数据，通过调整神经元之间的连接权重来模拟输入和输出之间的映射关系。在PID整定中，可以将PID控制器的参数作为网络的输入，将控制效果指标作为网络的输出，通过训练网络来获取最优的PID参数。

二、算法步骤：

1.确定训练数据集：选择一组适当的PID参数和相应的控制效果指标作为训练数据集，包括输入和输出数据。

2.构建BP神经网络模型：确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，并随机初始化神经元之间的连接权重。

3.设置训练参数：设置学习速率、误差收敛条件和训练迭代次数等训练参数。

4.前向传播计算输出：将训练数据集的输入作为网络的输入，通过前向传播计算得到网络的输出。

5.反向传播更新权重：根据输出与期望输出之间的误差，利用误差反向传播算法来调整网络的连接权重，使误差逐渐减小。

6.判断是否达到收敛条件：判断网络的训练误差是否满足收敛条件，如果满足则跳转到第8步，否则继续迭代。

7.更新训练参数：根据训练误差的变化情况，动态调整学习速率等训练参数。

8.输出最优PID参数：将BP神经网络训练得到的最优权重作为PID 控制器的参数。

9.测试PID控制器：将最优PID参数应用于实际控制系统中，观察控制效果并进行评估。

10.调整PID参数：根据实际控制效果，对PID参数进行微调，以进一步优化控制性能。

基于BP_神经网络的PID_控制算法参数优化

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高新技术

从本质上来看，PID 控制算法就是对比例、积分和比例微分间的关系进行控制的一种算法。PID 控制调节器具有适应性强、鲁棒性良好的特征，因此被广泛应用于工业控制领域。但是，随着科学技术、控制理论发展，在工业生产中被控对象逐渐向复杂化和抽象化的趋势发展，并呈现滞后性、时变性和非线性的特征，这使传统PID 控制器难以精准调控这种较复杂的控制系统。为了解决该问题，研究人员将控制理论与其他先进的算法相结合，形成全新的控制理论，包括神经网络控制、遗传算法以及模糊控制等。对神经网络算法来说，由于其具有较高的鲁棒性和容错性，因此适用于复杂的非线性控制系统中，并且具有广阔的应用前景和较大的发展潜力。

1 BP 神经网络结构及算法

BP 神经网络将网络视为一个连续域，在这个网络中，输入层和输出层都是任意时刻、任意数目的样本值，网络输出层值与输入层值间也可以具有任意关系，这个学习过程就称为BP 神经网络学习过程。作为一种被广泛应用的神经网络模型，BP 神经网络由输入层、输出层和隐含层组成：1）输入层。从第i 个输入向量中产生相应的输出值。2）输出层。在输出值的作用下将其转换为输入数据。3）隐含层。在输出值的作用下对数据进行隐含处理，将处理后的结果反馈给输入层，3个输入层构成1个BP 神经网络。当输入数据在时间域内经过多次的误差传播时，最后被一个误差源作为输出信号，即经过输入单元和输出组的中间信息。如果该误差源的误差小于输出单元和输出组中各单元间的误差，那么这些单元在计算输出时就会有很大的变化；如果超过了期望值，那么这一单元被认为是输入量存在误差（也就是输入信号存在误差），将不再使用该单元；如果仍然超过期望值，那么输出量又会存在误差[1]。通过分析输入与输出量间的关系可以得出BP 网络中各个隐藏层上节点数与该输出量间的关系。BP 神经网络的拓扑结构如图1所示。

基于神经网络的PID控制算法研究

近年来，随着机器学习和人工智能技术的不断发展，神经网络在控制领域的应

用也逐渐得到了广泛关注。其中，基于神经网络的PID控制算法作为一种新型的

控制方法，已经被证明具有极高的控制精度和适应性。

由于传统的PID控制算法存在着超调、稳态误差等问题，因此在实际工程中往

往需要进行各种手动调参。而基于神经网络的PID控制算法则可以通过学习数据

来自适应地优化控制参数，从而在不同工况下都能够实现优秀的控制效果。同时，神经网络还可以实现非线性控制和逆模型控制等高级控制策略，更加符合实际应用的需求。

基于神经网络的PID控制算法的基本思路是，将神经网络与PID控制器结合起来，构建一个新的混合型学习控制器。具体而言，首先需要建立一个基于神经网络的模型来描述被控对象的动态特性，然后利用该模型对PID控制器进行参数的自

适应优化，最终实现目标系统的控制。

一般来讲，神经网络PID控制算法的实现过程包括以下几个步骤：首先，需要

选择合适的神经网络模型和控制器结构。然后，利用样本数据对神经网络进行训练，得到一个有效的模型。接着，将训练好的神经网络模型与PID控制器进行耦合，

形成一个混合型控制器。最后，通过仿真或者实际测试来验证控制器的性能。

在具体实现神经网络PID控制算法时，需要注意以下几个关键问题：一是神经

网络的选择和搭建，不同的应用需要选择不同的网络结构和训练算法；二是神经网络模型的准确性，神经网络需要能够准确地描述被控对象的动态特性；三是控制器的参数优化，需要避免过度学习和过拟合等问题。

BP网络的PID型二阶快速学习算法

BP网络的PID型二阶快速学习算法的报告，800字

BP网络PID型二阶快速学习算法是一种深度学习技术，它可

以有效地开展模式识别、自动驾驶等各种机器学习和人工智能应用。本报告将对BP网络PID型二阶快速学习算法的原理、

主要方法、优势和应用进行详细的阐述，以便使读者能够更充分地了解这种算法的特点及用途。

PID型二阶快速学习算法是基于BP网络的一种机器学习技术，它利用神经网络的多层架构来实现对机器学习和控制问题的处理，其基本思想是将复杂的输入和输出映射到多个“隐层”中，

以便找出输入和输出之间的关系。与普通BP网络不同，PID

型二阶快速学习算法采用一种新的学习策略，即PID控制律，能够实现对输入变化时输出响应的更快和更精确的控制，并通过自适应的参数调整，使网络能够根据外部环境条件的变化而进行自我调整。这种算法的优势在于它需要更少的训练次数，而且在输入变化的情况下也能够实现准确的控制，从而大大提高机器学习和控制的效果。

在实际应用中，PID型二阶快速学习算法主要用于自动驾驶技

术中，其应用可以使汽车在遇到各种障碍物时能够迅速而精准地做出反应，避免发生事故。此外，这种算法也可用于机器视觉以及图像处理等任务，使用者可以根据当前的环境条件来调整系统参数，甚至可以实现智能化的自动控制，大大提高了操作的便捷性和效率。

总之，BP网络PID型二阶快速学习算法是一种高效的机器学

习技术，它具有训练次数少、输出响应快、更精准的控制等优

点，因此在自动驾驶、机器视觉等多种应用中都有广泛的应用前景。

PID算法基本原理及整定实现方法

PID（比例-积分-微分）控制算法是一种用于控制系统的基本控制方法，广泛应用于工业控制领域。PID控制算法的基本原理是通过计算控制器的输出值与目标值之间的偏差，使用比例、积分和微分三个部分的权重调节来调整控制器的输出，从而使得控制系统的输出尽可能接近目标值。本文将详细介绍PID控制算法的基本原理以及整定实现方法。

一、PID控制算法基本原理

1.比例部分（P部分）：比例部分按照输入信号与目标值之间的差异进行调节，输出与误差成正比。当输入信号与目标值之间的差异很大时，比例部分对整体控制量的调整起到主导作用。它的作用是根据误差的大小来调整控制器的输出，但是仅仅依靠比例控制往往会导致系统的震荡或者超调。

2.积分部分（I部分）：积分部分根据控制器输出的误差累计之和进行调节，用来消除系统的稳态误差。积分控制主要用于对系统的稳态误差的恢复，通过累积误差来调整控制器的输出，使得系统能够在稳态下达到目标值。

3.微分部分（D部分）：微分部分根据误差的变化率进行调节，用来预测系统的未来行为，抑制系统的超调和振荡。微分控制是对系统的瞬时响应进行补偿，通过预测系统的未来行为来调整控制器的输出。

二、PID控制参数整定方法

PID控制器的参数整定是指根据实际系统的特性和需求确定合适的比例、积分和微分部分的权重，以使得控制系统能够在期望的响应速度、稳定性和稳态误差下工作。常用的PID控制参数整定方法有如下几种。

1. Ziegler-Nichols方法：该方法通过系统的临界响应特性来确定PID控制器的参数。首先将PID控制器的积分和微分时间设为零，逐渐增

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤

近十年来，神经网络理论与实践有了引人注目的进展，它再一次拓展了计算概念的内涵，使神经计算、进化计算成为新的学科，神经网络的软件模拟得到了广泛的应用。科技发达国家的主要公司对神经网络芯片、生物芯片情有独钟。例如Intel公司、IBM公司和HNC公司已取得了多项专利，已有产品进入市场，被国防、企业和科研部门选用，许多公众手中也拥有神经网络实用化的工具，其商业化令人鼓舞。神经网络在国民经济和国防科技现代化建设中具有广阔的应用领域和发展前景。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力，特别适用于处理需要同时考虑多因素和多条件的、不精确和模糊的信息处理问题。它主要应用领域有：语音识别、图像识别、计算机视觉、智能机器人、故障诊断、实时语言翻译、企业管理、市场分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专家系统、智能接口、神经心理学、心理学和认知科学研究等等。
(1)学习过程收敛速度慢，训练易陷入瘫痪;
(2)训练过程中易陷入局部极小值;
(3)网络泛化能力差;
(4)隐节点数及权重和阈值初始值的选取缺乏理论指导:
(5)未考虑样本选择对系统的影响;
(6)未考虑传递函数对神经网络系统的影响;
另外，网络结构的确定:包括隐含层数及各隐含层节点数的确定:以及学习百度文库的选取等问题的存在严重阻碍了BP神经网络的发展，致使其理论发展缓慢。同时也因为BP网络的这些缺点限制了其应用领域的拓宽及应用程度的深入，不利于国民经济的健康发展。因此，研究BP神经网络显然具有重要理论意义和重要的应用价值。

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤_精品

1.基本原理

PID控制器是一种经典的闭环控制算法，由比例项、积分项和微分项组成。BP神经网络是一种具有自适应性的模型，可以根据输入和输出之间的关系来自动调整权重和偏置。

2.算法步骤

2.1样本数据的采集

在PID控制系统中，需要采集一些样本数据来训练神经网络。可以通过试验或仿真的方式，对控制系统进行加扰动或变动目标值的操作，得到系统的输入与输出数据。

2.2数据的预处理

对采集到的数据进行预处理，主要包括去除噪声、标准化等操作，使得数据更加准确和可靠。

2.3神经网络的构建

根据PID控制器的结构，构建对应的BP神经网络模型。一般来说，BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。输入层接收系统的输入数据，隐含层进行特征提取和非线性变换，输出层得到控制系统的输出。

2.4神经网络的训练

将预处理后的样本数据输入到神经网络中进行训练。训练过程中，通过调整网络的权重和偏置，使得网络的输出与期望的输出之间的误差最小化。

2.5PID参数的优化

在神经网络训练完成后，可以得到最优的网络结构和权重。根据神经网络的输出，可以得到相应的PID参数。一般来说，比例项的参数可直接取输出层的权重，积分项和微分项的参数则可以根据网络的偏置来计算。

2.6控制系统的实时调整

将优化得到的PID参数应用到实际的控制系统中。在控制过程中，根据系统的实时反馈信号，可以通过PID控制器进行实时的调整，使得系统的响应特性达到最佳。

总结：

基于BP神经网络的PID整定，通过训练神经网络来寻找最佳的PID 参数，以达到控制系统的最优响应特性。该方法可以应用于各种复杂的控制系统中，具有很好的适应性和鲁棒性。但需要注意的是，BP神经网络的训练过程需要较长的时间和大量的样本数据，因此在实际应用中需要进行一定的优化和加速。

基于BP算法的神经网络PID控制器设计及仿真

e s s G 5.01

101

)(−+=

()(1)[(1)]()[()2(1)(2)]/p I D I

u k u k K e k K e k K e k e k e k T T =−+−++−−+−神经网络PID 控制器的设计及仿真

一、传统PID 控制

数字PID 控制算法分位置式和增量式两种，工程上常用的增量式PID 控制算法，其控制算式为：

式中，

K 为比例系数，I K =

p K /T T

为积分系数，/D D K T T =为微分系数，T 为

采样周期，

T 为积分时间，

T 为微分时间，()e k 为t kT =时刻的误差。

上述PID 控制算法易于用微机软件实现，PID 控制系统框图如图示。

现有一被控对象为：

根据“稳定边界法”即临界比例度法，来整定调节器的参数，带入“稳定边界法整定参数计算表”得到，当采取P 调节时，KP=16，；当采取PI 调节时，KP=14.545，i T =1.7；当采取PID 调节时，KP=18.824，i T =1，d T =0.25。

通过Simulink 进行如下图所示的仿真：

仿真结果如下图所示：

二、基于BP算法的PID控制

基于BP神经网络的PID控制系统结构如下图所示，控制器由两个部分组成：①经典的PID控制器：直接对被控对象进行闭环控制，并且KP,KI,KD三个参数为在线P,I,D整定；②神经网络NN：根据系统的运行状态，调节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化。即使神经网络的输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的三个可调参数KP,KI,KD，通过神经网络的自学习、调整权系数，从而使其稳定P,I,D状态对应于某种最优控制规律下的PID控制器参数。

基于BP神经网络的PID自整定程序源码

基于BP神经网络的PID自整定程序源码最近在学习神经网络，并打算设计基于BP神经网络的PID参数自整定控制器。到处找资料，发现介绍这方面的资料不少，但都说得比较泛。其实，大道理我们都懂，却不知道一些实际的操作问题，比如如何用MATLAB进行仿真。看了些资料，发现现在仿真基于BP神经网络的PID控制器的方法有以下几种:

1)编写代码实现。直接编写M文件，用代码的方式来实现BP网络的权值调整，以及最终的控制器输出等。

2)将神经PID控制器编写成S函数，然后将其封装成simulink模块，直接在Simulink中搭建系统模型。这种方式的好处是系统结构比较直观，而且不需要将被控对象用代码来表示，但S函数编写很困难，对于一般人来说好像不好掌握。

3)将神经PID控制器编写成M函数，然后同样在Simulink中搭建模块。不过这种方法我还没看到有具体的实例，只是听人家这样说过。

%BP based PID Control

clear all;

close all;

xite=0.25;

alfa=0.05;

S=2; %Signal type

IN=4;H=5;Out=3; %NN Structure

if S==1 %Step Signal

wi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023;

-0.8603 -0.2013 -0.5024 -0.2596;

-1.0749 0.5543 -1.6820 -0.5437;

-0.3625 -0.0724 -0.6463 -0.2859;

0.1425 0.0279 -0.5406 -0.7660]; %wi=0.50*rands(H,IN);

PID参数整定过程及一些常规步骤

一：PID参数调节原理及一般的整定步骤

1．比例作用

比例（P）参数越大比例作用越强，动态响应越快，消除误差的能力越强。但实际系统是有惯性的，控制输出变化后，实际PV值变化还需要等待一段时间后才会缓慢变化，由于实际系统是有惯性的，比例作用不宜太强，比例作用太强会引起振荡不稳定。

通常将比例（P）参数由小向大调，以能达到最快响应又无超调（或无大的超调）为最佳参数。

2．积分作用

为了消除静差必须引入积分作用，积分作用可以消除静差，以便被控的PV值最后与给定值一致。

积分作用消除静差的原理是：只要有误差存在，就对误差进行积分，使输出继续增大或缩小，一直到误差为零，一直到误差为零，积分停止，输出不再变化，系统的PV值保持稳定，PV值等于SP值，达到误差调节的效果。

由于实际系统是有惯性的，输出变化后，PV值不会马上变化，须等待一段时间才缓慢变化，因此积分的快慢必须与实际系统的惯性相匹配，惯性大、积分作用就应该弱，积分时间I就应该大些，反之亦然。如果积分作用太强，积分输出变化过快，就会引起积分过头的现象，产生积分超调和振荡。

通常I参数是由大往小调节，即积分作用由小往大调，观察系统响应以能达到快速消除误差，达到给定值，又不引起振荡为准。

3．微分作用

一般的控制系统，不仅对稳定控制有要求，而且对动态指标也有要求，通常都要求负载变化或给定调整等引起扰动后，恢复到稳态的速度要快，因此光有比例和积分调节作用还不能满足要求，必须引入微分作用。比例和积分作用是事后进行调节（即发生误差后才进行调节），而微分作用则是事前预防控制，即一发现PV有变大或变小的趋势，马上就输出一个阻止其变化的控制信号，以防止出现过冲或超调等。

基于BP网络的PID控制器参数整定法研究

经网络能够逼近任意非线性函数．它通过样本训练后，把输入输出的关系存储起来，当输入新的数据时，便能得到正确的输出，而且还具有一定的容错能力．文提出了基于Ｂ本Ｐ网络的ＰＤ参数整定法，Ｉ通过神经网络的自学习和权值调整寻找最优的ＰＤＩ
图１基于Ｂ（差反传）网络的ＰＤ参数Ｐ误Ｉ
自整定系统框图
（６）
（）７
Ｄ）ｇｎｔ（）＝，，＝（￣，１１２３ｅ）
能力，能够映射所有的非线性函数【，可以用来对５】ＰＤ参数进行在线整定，以到满意的控制效果．Ｉ达基于Ｂ（差反传）网络的ＰＤ参数在线整定系统Ｐ误Ｉ
如图１所示．其中ＢＰ网络的作用是通过学习并记
层．常用的是单隐含层的Ｂ网络．其中，每一Ｐ层的节点和相邻层的节点是连接的，层内节点之间是不连接的，而且各层节点间没有反馈．ＢＰ网络的学习主要包括以下２个步骤：第一步：当网络的输入节点加入信号，这些信号由输入层向前传至隐含层，经过隐含层各节点的激励作用后，继续传向输出层，信号再经过输出层激励函数作用，生神经网络的输出信号，产