基于PID神经网络的热电偶数学模型研究
基于神经网络的两种PID控制方法研究及仿真
Y(k)
D
图1
基于PID神经元网络的控制系统框图
其中,Δe (k) = e (k) - e (k-1),ηp 、 ηI、 ηD 分别为比例、 积 分、 微分的学习速率。
1.2 基于PID神经元网络的控制方法仿真 被 控对 象为Y(k)= 0.8×s i nY(k-1)+1.2U(k-1),输入指
图2 基于PID神经元网络控制方法的位置跟踪
1 令为一正弦信号:Y d (K)=s i n( 2 πk),采样时间为1ms,比例、
积分、 微分的学习速率分别为:ηp = 0.4、 ηI = 0.35、 ηD = 0.4, 采 用 P I D 神 经 元 网 络 控 制 方 法 对 被 控 对 象 进 行 控 制, 在 MATLAB中得到如下仿真结果。
①课题来源： 江西省科技厅重点研发计划项目(项目编号:20161BBG70045)。 作者简介： 罗艳芬(1981,3—),女,汉族,江西丰城人,博士,南昌航空大学信息工程学院讲师,研究方向： 为智能控制、 信息处理等。
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科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald
P
I U(k)Y(k)
被控对象
e (k)=Yd(k)Y(k),x1(k )=e (k),x2(k )=e (k)-e (k-1),x3(k )=Δ2e (k)=e (k)2e (k-1)+e (k-2)。 U(k)=U(k-1)+K Σ3i=1 Wi(k)xi(k) Wj(k) Wi(k)= Σ3i=1 Wj(k) W 1(k)=W 1(K-1)+ηpe (k)U (k)(e (k)+Δe (k)) W 2 (k)=W 2 (K-1)+ηIe (k)U (k)(e (k)+Δe (k)) W 3 (k-1)+ηDe (k)U (k)(e (k)+Δe (k)) （1-3） (1-1) (1-2)
基于神经网络的智能PID控制器研究与应用的开题报告
基于神经网络的智能PID控制器研究与应用的开题
报告
一、研究背景
随着工业自动化的不断发展，PID控制器作为一种最基本的控制方法，被广泛应用于控制系统中。
然而，传统的PID控制器存在调节繁琐、收敛慢、抗扰性差等问题，在实际应用中往往需要经过长期的试验和调
整才能达到最佳控制效果。
为解决这一问题，近年来出现了基于神经网
络的智能PID控制器。
二、研究目的
本研究旨在对基于神经网络的智能PID控制器进行深入研究，探讨
其在控制系统中的优势和应用价值，并通过实验验证其控制效果。
三、研究内容
1. 神经网络基础知识的学习与掌握
2. 基于神经网络的智能PID控制器的理论研究
3. 智能PID控制器的仿真实验设计和结果分析
4. 智能PID控制器在控制系统中的应用案例分析
四、研究方法
1. 神经网络的理论学习与编程实现
2. 编写基于神经网络的智能PID控制器程序
3. 利用Matlab仿真平台进行智能PID控制器仿真实验设计
4. 分析智能PID控制器仿真实验结果，对比传统PID控制器的控制
效果
五、预期成果
1. 基于神经网络的智能PID控制器的程序设计和实现
2. 智能PID控制器仿真实验结果
3. 智能PID控制器在控制系统中的应用案例分析报告
六、研究意义
1. 提高PID控制器的控制精度和抗干扰能力
2. 探索基于神经网络的控制方法及其应用
3. 为工业自动化控制系统的智能化和自适应控制提供技术支持。
基于神经网络的PID控制
基于神经网络的PID控制课程名称：智能控制任课教师：学生姓名：学号：年月日摘要：本文基于BP神经网络的PID控制方法设计控制器，通过BP神经网络与PID的控制相结合的神经网络控制基本原理和设计来自适应的功能调节PID的的三个参数，并根据被控对象的近似数学模型来输出输入与输出并分析BP神经网络学习速率η，隐层节点数的选择原则及PID参数对控制效果的影响。
计算机的仿真结果表示，基于BP神经网络的PID控制较常规的PID控制具有更好的自适应性，能取得良好的的控制结果。
关键字：BP算法神经网络 PID控制Abstract：In this paper, based on BP neural network PID control method designed controller, through the BP neural network PID control with a combination of neural network control basic principles and design features adaptively adjusting the PID of the three parameters, and based on the controlled object approximate mathematical model to analyze the output and the input and output BP n eural network learning rate η, hidden layer nodes and PID parameter selection principle effect of the control . Computer simulation results indicated that based on BP neural network PID control compared with conventional PID control has better adaptability , can achieve good control results . Keyword:BP algorithms neural networks PID control1引言PID控制是最早发展起来的应用经典控制理论的控制策略之一，由于算法简单，鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程并取得了良好的控制效果。
精品中文翻译--神经网络PID在温度控制系统中的研究与仿真-定
神经网络PID 在温度控制系统中的研究与仿真摘要：本文提出一种基于BP 神经网络的新型智能PID 控制方法和一些BP 神经网络的基本概念。
同传统的PID 控制相比较，神经网络智能PID 控制有许多优点。
把BP 神经网络的PID 控制方法应用到工业领域的温度控制系统中，仿真结果表明：这种控制方法具有较高控制精度和较强的适应性以及良好的控制效果。
关键词 ： 神经网络 ，PID 控制器 ，温度控制系统1 引言在工业控制过程中，PID 控制是一种最基本的控制方式 ，其鲁棒性好、结构简单、易于实现，但常规的PID 控制也有其自身的缺点，因为常规PID 控制器的参数是根据被控对象数学模型确定的，当被控对象的数学模型是变化的、非线性的时候，PID 参数不易根据其实际的情况做出调整，影响了控制质量，使控制系统的控制品质下降。
特别是在具有纯滞后特性的工业过程中，常规的PID 控制更难满足控制精度的要求。
由于神经网络具有自组织、自学习、自适应的能力，本文提出基于BP 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，并把该方法在温度控制系统中用Matlab 语言进行了仿真应用。
2 BP 神经网络的模型构成及算法2.1 BP 神经网络的模型构成B P 神经网络的学习过程主要由两个阶段构成：第一阶段（正向传播过程），输入信号通过输入层，经过隐含层逐层处理，在输出层计算出每个神经元的实际输出值。
第二阶段(误差反向传播过程)，如果在输出层未得到期望的输出值，则逐层递推地计算实际输出与期望输出的差值，并且根据这个误差调节权系数。
2.2神经网络PID 控制器的构成及算法在传统的PID 控制中，经典增量式PID 的控制形式：u(k)=u(k-1)+[p K e(k)-e(k-1)]+i K e(k)+d K [e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]K p ：比例系数i K =io p T T K ：积分系数 o d p d T T K =K ：微分系数 建立BP 神经网络PID 控制器结构：y(k)为了达到自适应调节d i p K K K ,,目的，输出层为三个神经元，分别对应d i p K K K ,,。
神经网络PID控制器的设计与仿真
神经网络PID控制器的设计与仿真首先，我们需要了解PID控制器的基本原理。
PID控制器由比例、积分和微分三部分组成，通过计算控制量与目标值之间的误差，并根据误差的大小来调整控制量，从而实现系统稳定控制。
然而，传统的PID控制器需要事先知道系统的数学模型和参数，对于复杂的系统来说往往比较困难。
1.数据采集：首先，需要采集系统的输入和输出数据，包括输入信号和对应的输出响应。
这些数据将被用来训练神经网络模型。
2.网络结构设计：根据系统的特点和需求设计神经网络的结构。
一般来说，神经网络PID控制器采用三层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层接收输入信号，隐藏层进行神经网络的非线性变换，输出层输出控制量。
3.网络训练：利用采集的数据对神经网络进行训练。
训练的目标是使神经网络的输出与期望输出之间的误差最小化。
一般采用反向传播算法进行网络训练。
4. 参数调整：在网络训练完成后，需要对PID控制器的参数进行调整。
一般来说，比例系数Kp可以通过经验法则或试验法调整，积分系数Ki可以通过Ziegler-Nichols方法或试验法进行调整，微分系数Kd可以通过试验法或根据系统的特性进行调整。
5.系统仿真：将设计好的神经网络PID控制器和调整后的参数应用于系统仿真。
通过对仿真结果的分析，得出控制效果，并进一步调整参数，直到满足控制要求。
在设计和仿真过程中，需要注意以下几点：1.数据的准确性和充分性：采集的数据需要准确反映实际系统的动态特性，且要充分多样化，以覆盖系统在不同工况下的响应情况。
2.神经网络的训练时间和精度：神经网络的训练时间和精度会直接影响到控制器的性能。
需要根据实际需求进行权衡，选择合适的网络结构和训练算法。
3.参数调整的迭代过程：参数调整是一个迭代的过程，需要通过与仿真结果的对比来逐步优化参数，直到达到满意的控制效果为止。
4.系统模型的确定性：神经网络PID控制器需要基于一个确定的系统模型进行设计和仿真。
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PID（比例、积分、微分）控制是一种常用的控制算法，用于调节系统的输出使其接近期望值。
BP（Back Propagation）神经网络是一种具有强大机器学习能力的神经网络模型。
基于BP神经网络的PID整定方法结合了PID控制算法和神经网络的优点，通过神经网络的学习能力优化PID 参数的选择，提高了控制系统的鲁棒性和适应性。
以下是基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤：一、原理：1.神经网络模型：建立一个具有输入层、隐藏层和输出层的BP神经网络模型，其中输入层接收系统的输入信号，输出层输出控制信号的PID 参数，隐藏层的神经元通过学习调整连接权重以优化参数选择。
2.参数训练：基于反向传播算法，通过输入输出样本对神经网络进行训练，使其学习输入输出之间的映射关系。
训练过程是一个迭代过程，通过不断调整连接权重和偏置，使神经网络的输出结果逼近期望值。
3.PID原理：PID控制算法根据系统当前误差，通过比例、积分和微分项生成控制信号。
调节PID参数可以改变控制信号的响应特性，使其更好地适应控制对象的动态特性。
二、算法步骤：1.数据采集：收集系统的输入输出数据，用于训练神经网络模型。
2.数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括去除噪声、归一化等处理，以提高神经网络的训练效果。
3.网络构建：根据需要构建BP神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。
隐藏层的神经元数量和层数可以根据实际情况进行选择。
4.神经网络训练：将预处理后的数据输入到神经网络中，利用反向传播算法对神经网络进行训练。
根据实际需求设置训练的轮数和学习率等参数。
5.训练结果评估：通过评估神经网络的训练结果，包括误差曲线、训练时间等指标，来判断训练是否达到预期效果。
6.PID参数优化：根据神经网络的输出结果调整PID的比例、积分和微分参数。
可以通过试错法或者自适应控制方法对参数进行调整。
7.控制性能评估：利用调整后的PID参数进行控制，通过评估系统的性能指标，例如超调量、调整时间等，来判断PID参数的选择是否合理。
基于BP神经网络的热电偶数学建模方法研究
基于BP神经网络的热电偶数学建模方法研究作者：张美凤邬华芝封士祥范天鹏来源：《软件导刊》2014年第07期摘要：在利用热电偶进行温度测量时，冷端误差和非线性误差会对热电偶的测温精度产生较大影响。
为了降低此两项误差对热电偶测温精度的影响，提出利用BP神经网络和两端测量电压法建立热电偶的数学模型,并利用梯度下降动量算法对网络各节点参数进行优化调整，通过LabVIEW和MATLAB编程实现了该算法。
通过实验获取了足够的输入输出样本，即热电偶的冷端电压、输出电压与其对应的温度，对此BP网络模型进行训练和测试，最后通过测试验证了此模型的有效性。
关键词：热电偶；神经网络；数学模型；冷端补偿；非线性误差中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1672 7800（2014）007 0016 02基金项目：江苏省大学生实践创新训练项目（2012JSSPITP2745）0引言热电偶因其结构简单、易于制造和测温范围宽等优点而被广泛应用于温度测量领域［1］。
但热电偶存在冷端误差和非线性误差等，严重影响了其测温精度。
为了减小冷端误差和非线性误差对热电偶测温精度的影响，常采用软件补偿和硬件补偿的方法。
但硬件补偿常存在电路复杂、成本较高、稳定性不好等缺点。
目前，对于非线性误差经常采用的软件补偿方法有最小二乘法、查表法、分段线性化法等。
然而，最小二乘法是基于误差平方和下降的计算从而得到最优解，易陷入局部最小点，而得不到全局最优解。
分段线性化法分段越多计算越繁琐且精确度不高，当环境参数发生变化时，热电偶的特性将发生变化，需要重新补偿。
而查表法将热电偶整个动态范围内的非线性热电曲线存于内存中，根据热电偶的输出电势值，查表匹配来获得测量温度，这种方法不但计算量大、适应性差，并且由于一般非线性函数的计算较为费时，在微处理器测量系统进行实时计算时，可能会影响系统工作的实时性［2］。
本文采用了一种新的热电偶建模方法即BP神经网络建模方法，并通过实验验证了此建模方法的有效性。
基于神经网络的PID温度控制系统
在完成软件编程的基础上, 选取一个二阶纯滞后的被控
技 对象,利用 LabVIEW 进行了仿真验证。选取被控对象的传递
函数为:
术
(9)
创 控制器中的加权系数采用 BP 网络学习算法进行自整定,
加权系数初始矩阵区间为 [0 0.5]。按照上面的算法用 Lab－
新 VIEW8.0 编程,仿真图形如图 4 所示。可见,系统响应速度快,并
技 we applicate the technology to temperature control system.This paper shows the hardware structure of temperature control system, the design method of PID controller and the software of this system. The application has shown that the system has good effects.
Temperature Control System Based on Neural Network PID
(1.山东省对外经济贸易职业中专学校;2.泰山医学院) 王 岩 1 陆 强 2
WANG Yan LU Qiang
摘要: 本 文 以 美 国 国 家 仪 器 公 司 的 图 形 化 编 程 语 言 LabVIEW8.0 为 开 发 平 台 , 将 虚 拟 仪 器 技 术 和 神 经 网 络 技 术 相 结 合 , 利 用 神 经 网 络 对 PID 参 数 进 行 整 定 , 建 立 了 BP 神 经 网 络 PID 控 制 模 型 , 并 且 应 用 于 热 处 理 炉 炉 温 控 制 。 本 文 阐 述 了 炉 温 控 制 系 统 的 硬 件 结 构 和 PID 控 制 器 的 设 计 方 法 , 给 出 了 炉 温 控 制 系 统 的 软 件 设 计 。 该 温 度 控 制 系 统 应 用 于 热 处 理 炉 的 炉 温 控 制 中 , 取得了较好的效果。 关键词: 神经网络; PID; 虚拟仪器 中图分类号: TP206 文献标识码: A
(精品)基于PID控制的电锅炉温度控制系统的仿真毕业论文
本科毕业论文基于PID控制的电锅炉温度控制系统仿真The Electric Boiler Temperature Control System Based on PID Control Simulation院系名称：专业班级：学生姓名：学生学号：指导教师姓名：指导教师职称：2014年5月毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得安阳工学院及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解安阳工学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：目录摘要 (1)Abstract： (2)Keywords (2)第1章引言 (3)1.1课题的提出与意义 (3)1.2工业控制的发展概况 (3)1.3传统控制方法的特点 (4)1.4智能控制方法概述 (6)1.4.1智能控制方法的起源、发展和分类 (6)1.4.2智能控制方法的特点 (7)1.5论文的主要研究内容 (8)第2章被控对象及控制策略研究 (9)2.1被控对象及其原有控制方案 (9)2.1.1被控对象分析 (9)2.1.2原有控制方案 (10)2.2控制策略研究 (11)2.2.1PID控制基本理论 (11)2.2.3设计PID控制器时注意事项 (15)2.3本章小结 (15)第3章控制系统特性及仿真工具的研究 (16)3.1电锅炉温度控制系统特性 (16)3.2仿真工具 (18)3.2.1 MATLAB简介 (18)3.3 Simulink简介和使用 (18)3.3.1 Simulink简介与开发环境 (18)第四章控制系统仿真研究 (20)4.1 PID控制器设计 (20)4.2 PID参数的整定 (22)4.3控制系统方案的分析与选择 (26)4.4本章小结 (27)结论 (27)致谢 (28)参考文献 (28)基于PID控制的电锅炉温度控制系统仿真摘要：温度控制在工业中控制中一直是富有新意义的课题，对于不同的的控制对象有不同的控制方式和模式。
PID神经网络算法对K型热电偶非线性校正
PID神经网络算法对K型热电偶非线性校正作者：苏淑靖吕楠楠翟成瑞来源：《现代电子技术》2018年第14期摘要：针对火箭发射场发射效应测温系统中K型热电偶存在的非线性特性，设计中将非线性特殊点作为训练样本，采用新型动态PID神经网络算法对热电偶进行非线性校正。
针对基本BP算法收敛慢、易陷入局部极值的缺点，提出利用粒子群算法来改进网络的寻优过程，并在传统算法基础上对其惯性权值的递减式子进行改进。
使用Matlab建模仿真表明，改进算法在寻优过程中，收敛速度快，全局寻优能力强，有较好的控制效果。
拟合出的温度电压关系呈现好的线性度，相对误差均控制在1%以内，提高了系统测试精度，满足对火箭发射时温度环境效应的监测要求。
关键词： PID神经网算法； K型热电偶；粒子群优化；非线性校正；惯性权值； Matlab中图分类号： TN711⁃34； TH811； TP206+.1 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2018）14⁃0074⁃05Nonlinear correction of K⁃type thermocouple using PID neural network algorithmSU Shujing， LÜ Nannan， ZHAI Chengrui（Key Laboratory of Electronic Measurement Technology， North University of China，Taiyuan 030051， China）Abstract： In allusion to the nonlinear feature of K⁃type thermocouple in the launch effect temperature measurement system of the rocket launching site， the nonlinear special points are taken as the training samples in the design， and a new dynamic PID neural network algorithm is adopted to perform the nonlinear correction of the thermocouple. In allusion to the disadvantages of slow convergence and easy to be trapped in the local extremum of the basic BP algorithm， the particle swarm algorithm is proposed to improve the network optimization process， and its inertia weight decreasing formula is improved on the basis of the traditional algorithm. The Matlab modeling simulation shows that the improved algorithm has a fast convergence speed， a strong global optimization capability， and a good control effect during the optimization process； the fitted temperature⁃voltage relationship presents a good linearity； the relative errors are all controlled within 1%； the improved algorithm can improve the test accuracy of the system， and meet the monitoring requirement of temperature environment effect during rocket launch.Keywords： PID neural network algorithm； K⁃type thermocouple； particle swarm optimization； nonlinear correction； inertia weight； Matlab0 引言热电偶自身的物理特性致使其输出的热电势[E]与温度[t]之间存在非线性关系，针对目前测试系统的宽范围、高精度测量需求，需要减少非线性测量误差。
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现文章以注塑机温度控制系统为应用背景，研究了一个基于BP神经网络的PID温度控制系统。
标签：温度控制系统；研究；实现国内市场中的注塑机温度控制系统大多采用比例积分微分（PID）控制和模糊控制。
在塑料机械中，料桶的温度控制非常关键，低于或者高于塑料的适宜熔融标准都会影响产品的最终成型质量。
由于产品成型过程复杂而且可影响因素多，如果可以做好料桶的温控就可以对整个生产起到事半功倍的效果。
但是这几种控制方式都需要建立精确的数学模型，而注塑机温度控制系统是一个大滞后、强耦合、非线性的时变系统，建立精确的数学模型是非常困难的，因此PID温控系统的效果并不是很理想，鉴于这种情况，本文引入一个基于BP神经网络的温度PID控制系统来改善注塑机温度控制。
神经网络具有表达任意非线性映射的能力，能够对非线性系统进行建模。
利用神经网络的这一特点建立动态模型，作为预测控制器的预测模型，可用于热力过程的预测和控制，应用BP神经网络，通过学习和训练逼近对象的真实模型。
对温度控制的各相关指标的相对权重确定。
影响温度变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。
例如确定温度的上限及下限，纯加热控制段的比例，不同位置的温度控制段的默认PID参数等。
目前本文使用的是基于经验的三层架构的BP神经网络架构，通过输入层对采样数据的输入，隐含层的各种计算，并把计算结果通过输出传递出去，这样经过在线指导后，可以满足BPN-PIDS系统的算法的实现。
其中各层的连接权值首先通过随机赋值的方式进行，然后根据各指导案例的学习，得到健壮的权重值。
本文的主要工作是设计并实现了一个基于BP神经网络的温度PID控制系统（BP neural network PID system简称为BPN-PIDS），其核心是PID神经网络，如图1-2 BPN-PIDS控制算法所示。
神经网络PID控温的热电偶自动检定系统[实用新型专利]
![神经网络PID控温的热电偶自动检定系统[实用新型专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8e14ef16c8d376eeafaa3109.png)
专利名称：神经网络PID控温的热电偶自动检定系统专利类型：实用新型专利
发明人：陆强,郭红玉,田娟,张西学
申请号：CN200920151010.X
申请日：20090425
公开号：CN201476905U
公开日：
20100519
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型是一种神经网络PID控温的热电偶自动检定技术，属于热电偶自动检定技术领域。
该系统包括万用数字表、低电势扫描器/控制器、冰点槽、热电偶检定炉、热电偶、打印机、计算机和热电偶自动检定软件；数字万用表、低电势扫描器/控制器、热电偶检定炉和热电偶等现场设备的测量信号通过数据线送入自动检定系统；热电偶自动检定软件根据温度设定点，利用神经网络PID算法通过控制器输出控制信号控制热电偶检定炉的炉温；同时根据采集的数据进行运算处理后，自动生成检定报表和证书，并通过打印机输出；本实用新型实现了对检定炉炉温的自动控制和热电偶的自动检定，达到了优化热电偶检定过程、提高了检定精度和效率、降低劳动强度等目的。
申请人：陆强
地址：271000 山东省泰安市泰山区迎胜东路2号
国籍：CN
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基于神经网络PID算法的集热控制系统的研究
基于神经网络PID算法的集热控制系统的研究I. 引言A. 研究背景B. 研究目的C. 研究方法II. 集热控制系统的基础知识A. 集热器的原理B. 控制系统概述C. PID控制算法基础D. 神经网络控制基础III. 基于PID算法的集热控制系统的设计A. 系统硬件设计B. PID算法实现C. 控制器参数整定D. 控制器测试IV. 神经网络PID算法的集热控制系统的设计A. 系统结构设计B. 神经网络模型设计C. 神经网络PID算法实现D. 控制器参数整定E. 控制器测试V. 实验结果分析A. 系统响应时间分析B. 控制器精度分析C. 控制器稳定性分析VI. 结论与展望A. 研究成果概述B. 结论总结C. 进一步研究展望一、引言近年来，随着全球温室效应的不断加剧，人们越来越意识到环保的重要性，以及可再生能源的重要性。
而太阳能就是一种常见的可再生能源，利用太阳能进行取暖和发电已成为一大趋势。
而太阳能热水器作为一种比较成熟的应用形式，已经广泛应用于居民和工业领域中。
然而，太阳能热水器的集热效率受到多种因素的影响，如日照时间、温度、湿度、大气压力等。
这就对集热控制系统的性能提出了更高的要求。
传统的PID（比例-积分-微分）控制算法已经被广泛应用于调节集热系统，但由于其固有的缺点，如调节参数的难度、要求严格的系统模型和难以处理的非线性特性，它的使用范围受到了很大的限制。
随着人工智能领域的不断发展，人们逐渐开始运用神经网络在控制领域中进行研究。
与PID控制相比，神经网络控制具有更具有鲁棒性、自适应性和非线性特性等优点。
因此，本文将研究基于神经网络PID算法的集热控制系统，并与传统PID控制进行比较分析。
二、集热控制系统的基础知识2.1 集热器的原理集热器主要由太阳能集热板、传导管和水箱组成。
在此过程中，太阳能集热板会利用太阳的辐射能力将光能转化为热能，通过传导管向水箱中传递热量，从而加热水箱内的水。
这种方式既能节省能源，又具有环保效应。
基于神经网络的热电偶测温系统精度优化研究
基于神经网络的热电偶测温系统精度优化研究随着科技的不断发展，人们对于精准测温的需求越来越高。
其中，热电偶测温系统在工业领域中被广泛应用。
然而，由于热电偶的非线性、难以校准以及信号处理中受到干扰等问题，导致其测量精度较低。
为了提高热电偶测温系统的精度，现有研究多集中在模型算法及信号处理方法上。
而本文则将重点着眼于基于神经网络的热电偶测温系统的精度优化研究。
一、热电偶测温系统的工作原理热电偶测温是将两种不同金属（通常称为热电偶引线）焊接在一起形成的元件，其中一个接触被称为“热端”，通常暴露在所需测量温度中，另一个接触被称为“冷端”，一般维持在相对恒定的温度下。
当两个不同金属热接触时，在热端和冷端之间产生热电势，这个热电势大小与两个热电偶引线热电性质以及热端和冷端温度差有关。
通过将热电偶的信号输入到读数仪器中，读数仪器就可以测量温度。
二、热电偶测温系统的误差来源目前，热电偶测温系统的误差主要来源于以下几个方面：1、温度漂移：由于热电偶的材料和工艺存在差异，因此会使得热电偶输出信号产生漂移。
例如：不同批次的热电偶的响应特性可能存在差异。
2、非线性：由于热电偶输出的信号是非线性的，因此会对测温精度造成较大的影响。
3、干扰：由于电源、信号采样等方面存在噪声，因此会使得真实信号与测量信号受到干扰而失真。
4、校准误差：热电偶的校准通常会影响测温精度，如果校准不准确，将导致测量偏差。
三、基于神经网络的热电偶测温系统精度优化传统的热电偶测温系统的精度提升困难重重，而基于神经网络的方法，可以有效处理传统算法无法解决的非线性和复杂问题，从而提升系统精度。
对于神经网络精度优化，可以从以下两个方面入手：1、数据集优化数据集的准确性是神经网络训练的关键。
如果数据集不准确，神经网络就会学习到错误的信息，从而导致精度下降。
因此，优化数据集非常重要。
为了优化数据集，我们可以采用多样化的数据采集方法，包括连续采样、频繁变换采样等方法，保证数据集能够反映实际温度变化。
PID神经网络算法对K型热电偶非线性校正
子群算法来改进网络的寻优过程，并在传统算法基础上对其惯性权值的递减式子进行改进。使用 Matlab 建模仿真表明，改
进算法在寻优过程中，收敛速度快，全局寻优能力强，有较好的控制效果。拟合出的温度电压关系呈现好的线性度，相对误
差均控制在 1% 以内，提高了系统测试精度，满足对火箭发射时温度环境效应的监测要求。
SU Shujing，LÜ Nannan，ZHAI Chengrui
（Key Laboratory of Electronic Measurement Technology，North University of China，Taiyuan 030051，China）
Abstract：In allusion to the nonlinear feature of K⁃type thermocouple in the launch effect temperature measurement system
言
热电偶自身的物理特性致使其输出的热电势 E 与温
度 t 之间存在非线性关系，针对目前测试系统的宽范围、
高精度测量需求，需要减少非线性测量误差。K 型热电
偶的非线性校正方法有查表法、多项式拟合法、PID 神经
[1]
网络法 。其中，查表法使用大量数据，极易受到存储容
量 的 限 制 ；最 小 二 乘 法 以 T = d 0 + d 1 E + d 2 E + ⋯ +
ditional algorithm. The Matlab modeling simulation shows that the improved algorithm has a fast convergence speed，a strong
关于PID控制数学模型
PID控制的数学模型详细请见本书P150~151。
一、PID数学模型由于我们的还原车间循环水系统控制现在的主要问题是超调量大，因此针对这个系统，我们应采用比例+微分控制的数学模型编写控制程序。
另外，由于现在变频器的动力电已经与我们的电控柜毫无关系，所以不必考虑变频器频率改变量（速度）对变送器信号的影响了，所以，可将变频器频率变化速度设置得快一些，即从0~50Hz或从50~0Hz的变化时间可以设置为5S，这样，变频器反应速度会灵敏些；由于水泵马达对于变频器频率变化的跟随速度具有滞后性，即水泵电机有较大的惯性，速度的改变与频率的改变之间有滞后性，因此调节周期不应搞得太短，最好有3秒以上。
我觉得5S比较合适，即采样和控制周期T设置为5S比较合适。
PID控制的一般数学模型如下式：u(k)=u(k-1)+K P×[e(k)-e(k-1)]+K I×e(k)+K d×[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] (1)u(k)-----------第k个控制周期输出的控制量；u(k-1)------- 第（k-1）个控制周期输出的控制量；e(k)-----------第k次采样值的偏差[e(k)=SV-PV(K)]；K P-------------比例参数；K I-------------积分参数；K d------------微分参数；另外，KI、Kd与KP、积分时间T I以及微分时间T d之间的关系如下：KI=Kp×[T/TI] (2)Kd=Kp×[Td/T] (3)由于：e(k)=SV-PV(K) (4)e(k-1)=SV-PV(k-1) (5)e(k-2)=SV-PV(k-2) (6)将（4）、（5）、（6）代入式（1）得到：u(k)=u(k-1)+K1P×[PV(k-1)-PV(k)]+K2I×[SV-PV(k)]+K3d×[2PV(k-1)-PV(k)-PV(k-2)] (7)K1P=K P，K2I=K I，K3d=K d需要存储和设置的控制参数有：比例系数KP、微分时间Td，控制周期T[微分系数Kd=Kp×（Td/T）]；需要存储和调用的过程数据有：u(k-1)、PV(k-2)、PV(k-1)、PV(k)二、关于PID数学模型中P、I、D参数的确定1、输出控制量范围：4～20mA，因此u(k)的范围：4～20mA；2、测量控制范围：1700～1800mm；3、希望控制精度范围：1670～1830mm；（波动范围60mm）;4、设定控制周期T为5S;5、设定积分时间T I=3个控制周期=15S；6、P、I、D设置范围：（1）比例参数确定：首先设定P=100～2000（P的设置范围）；再确定K1：K1Px[e(k)-e(k-1)]=（20-4）=16（mA）允许偏差值范围：-30～30则[e(k)-e(k-1)]max=[30-(-30)]=60比例运算值的最大值=（20-4）=16（mA）因此：K1P×60=16K1P=8/30P max=2000,则K×2000=8/30K1=1.33×10-4（2）积分参数确定：首先确定I=0～100；KI= K2I= K1P[T/T I]=（8/30）×(5S/15S)=8/90 Imax=100K2Imax=8/90因此K2=8/9000=8.9×10-4（3）微分参数确定：K3d=K d= Kp×[Td/T]微分时间Td等于采样周期=控制周期T，因此Td/T=1K3d=KP= K1P=8/30将微分参数d的设置范围定为0~100D的最大值为100，则K3=8/3000因此，PID的数学表达式为：u(k)=u(k-1)+K1P×[PV(k-1)-PV(k)]+K2I×[SV-PV(k)]+K3d×[2PV(k-1)-PV(k)-PV(k-2)]= u(k-1)+ 1.33×10-4×P×[PV(k-1)-PV(k)]+ 8.9×10-4×I×[SV-PV(k)] +(8/3000) ×D×[2PV(k-1)-PV(k)-PV(k-2)]约束条件1：P设置范围：100～2000；I设置范围：0～100；D设置范围：0～100；可以将初始控制输出值（原始值）即u(0)定为4+（20-4）/2=12mA 约束条件2：当计算出的u(k)≤4mA，则u(k)=4mA；当计算出的u(k)≥20mA，则u(k)=20mA；如果要求波动范围为±25mm，则K1P×50=16Pmax=2000，K1=8/(25×2000)=8/50000=1.6×10-4其余参数K2、K3也跟着改变。
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现的开题报告
一个基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现的开题报告一、研究背景智能控制技术在工业控制、环境监测及自动化控制等领域得到广泛应用。
PID控制器是最常用的控制算法之一，它能够控制系统达到稳态沿及追踪目标。
然而，PID控制器的参数调整是一个复杂的问题，而且容易受到外部干扰的影响。
BP神经网络具有良好的非线性拟合能力，能够适应不同的控制任务。
因此，将BP神经网络应用于PID控制器中，能够实现自适应控制，提高控制精度和稳定性。
本文旨在研究基于BP神经网络的PID温度控制系统，并探讨其在工业实际应用中的可行性和效果。
二、研究内容和方法本研究的主要内容为基于BP神经网络的PID温度控制系统的研究与实现。
具体研究内容包括：1.总体设计和控制策略的制定；2.BP神经网络模型的建立和优化方法的研究；3.基于MATLAB/Simulink的控制系统仿真；4.控制系统在实际工业环境中的应用验证和效果评估。
本研究将采用如下的方法：1.查阅文献，了解PID控制器和BP神经网络的基本理论和应用；2.设计并实现基于BP神经网络的PID温度控制系统，模拟及实验验证；3.对实验数据进行分析和比较，评估BP神经网络PID控制算法在温度控制中的效果和优越性；4.对控制策略和算法进行优化和改进。
三、研究意义和预期成果本研究旨在将BP神经网络技术应用于PID温度控制器中，提高控制系统的自适应性、精度和稳定性，同时提高控制效率和能耗利用率，减少企业的生产成本。
预期成果包括：1.具有自主知识产权的基于BP神经网络的PID温度控制系统；2.控制系统的稳定性和精度优于传统PID控制系统；3.工业实际应用研究，验证控制系统的可行性和有效性。
四、研究进展目前，已完成了相关文献的调研及阅读，并对基于BP神经网络的PID温度控制系统的总体设计和控制策略进行了初步准备。
接下来，将进行BP神经网络模型的建立和优化方法的研究，以及基于MATLAB/Simulink的控制系统仿真。
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（ 阳航 空航 天 大 学 辽 宁 沈 阳 １０ ３ ） 沈 １ １６
摘 要 ： 提 高 热 电 偶 的 测 温精 度 ， 先 介 绍 了热 电偶 测 温 数 据 处理 的 一 般 情 况 ， 总 结 对 比现 有 方 法 的 优 缺 点基 础 为 首 在
上 ． 如 何 选 取 热 电偶 标 定 点 的 问题 进 行 研 究 。 设 计 了 实 际 多路 电 偶 数 据 采 集 电路 ， 对 采 集 的数 据 进 行 了 分析 处 对 并 理 ． 用 ＰＤ神 经 网络 建 立 热 电 偶 的 数 学 模 型 。 通 过 实验 验 证 ， 种 方 法 的 测 温 精 度 较 高 ， 满足 实 际 对 宽 范 围高 精 运 Ｉ 这 能
热 电 偶 是 工 业 上 最 常用 的温 度检 测元 件 之 一 。为 适 应 热 电偶 的 热 电 特 性 ， 即输 出 的 热 电势 与 温 度之 间 的 非 线 性 ， 工 业 测 温 中 通 常 采 用 以下 两 种 方 法 ： 是 利 用 给 定 的 热 电偶 分 一
化 即 可四 。
度表 采用查表法找 出其对 应关系 。 二是采用分段线 性拟合 和
分 段 多项 式 拟 合 对 热 电偶 进 行 建 模 【 前 者 须 对 热 电 偶 逐 点 ｌ １ 。 标 定 制 表 ， 作 不 易 实 现 ， 者 占用 内存 多 ， 查 表 浪 费 的 时 操 再 且
间多 ； 常规建模 方法简单 ， 都采用分段逼 近的方法 ， 但计算量
２期 第 １ ９卷 第 ２
Ｖｏ ．９ １１ Ｎ ．２ ｏ２
电子设 计 工程
Ｅｌ ｃｒ ｎ ｃ Ｄｅ ｉ ｎ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｅ ｔｏ ｉ ｓ ｎ ｉ ｅ ｇ
２１ 年 １ 月 ０１ １
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较 大 ，且 分 段 段 数 和 多 项 式 形 式 均 会 受 到 人 为 主 观 因 素 影
响 。 而影响到测温精度 。 从
与 常 规 建 模 方 法 相 比 ．Ｉ 神 经 网络 具 有 自适 应 、 ＰＤ 自学 习
能 力 以及 容 错 性 强 的优 点 团 因 此 ， 者 采 用 ＰＤ神 经 网络 对 ， 笔 Ｉ 热 电偶 进 行 建 模 。并 且 为 了 满 足 一 些 特 定 场 所 ， 航 空 航 天 如 领 域 对 宽 范 围高 精 度 的要 求 ， 对 热 电偶 进 行 重 新 标 定 。 本 要 文 采 用 二 阶 差 分 法 选 取标 定 点 ． 用 ＰＤ神 经 网 络 对 热 电偶 运 Ｉ 进行建模 。
度的温度测量需要。
关键 词 ： 电偶 ；建 模 ； 定 ； Ｉ 热 标 ＰＤ神 经 网络 中 图 分 类 号 ： Ｎ １ Ｔ９１ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：１７ — ２ ６ ２ １ ）２ ０４ － ３ ６ ４ ６ ３ （０ １２ － ０ ５ ０
Ｔ ｅ ｍ ｏ ｏ ｐｅ ｍ ａｈ ｍ ａ ｉａ ｏ ｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｂ ｓｄ ｏ Ｄ ｅ ｒ ｌ ｅｗｏ ｋ ｈ ｒ ｃ ｕ ｌ ｔ ｅ ｔｃ ｌ ｍ ｄ ｌｒ ｓ ａ ｃ ａ ｅ ｎ ＰＩ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｎ
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