神经网络pid本科学位论文
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
关键词：主汽温，PID，BP神经网络，MATLAB仿真
ABSTRACT
At present, because PID has a simple structureand can be adjusted proportional integral and differential to satisfactory control performance，,it iswidely used in power plants of various control process.The system ofPower plant main steam temperature is anlarge inertia、bigtime-delayedand nonlinear dynamic system.Conventional steam temperature control system adopted cascade PID control or thedifferential control of lead before,when the unit is stable, general will allow the steam temperature control in the range,but when operating conditions changed greatly,itisdifficult to ensurethequality of control.This articlestudiesPID controlbased BP neural network.Using such characteristics of neural network self-learning, nonlinear and don't rely on model realize PID parameters online auto-tuning.Itcan make full use of the advantages of PID and neural network.Here,weuse amultilayer feedforwardneural networkusing back propagation algorithmandbased on control requirements.This net canreal-time output Kp, Ki, KdasthePID controller parameters,insteadingof the traditional PID parameters determined by experience.So it can obtain good control performance.For such a system,we can simulatein MATLAB simulation platform.The simulation results show that thePID control basedBP neural network has good adaptive ability and self-learning ability.For the system of large delay and free-model can obtain good control effect.
神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法,它比Fra Baidu bibliotek适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象,并具有较强的适应和学习功能,它是智能控制的一个重要分支。对于自动控制来说,神经网络有具有自适应功能，泛化功能，非线性映射功，高度并行处理功能等几方面优势〔2〕，这使得神经网络成为当今一个非常热门的交叉学科, 广泛应用在电力，化工，机械等各行各业，并取得了比较好的控制效果。
摘要
目前，由于PID具有结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温的被控对象是一个大惯性大迟延非线性且对象变化的系统。常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主气温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究，，仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。
在1943年，麦卡洛克和皮茨首次提出了脑模型，其最初动机在于模仿生物的神经系统。随着超大规模集成电路(VLSl)、光电子学和计算机技术的发展，人工神经网络(ANN)己引起更为广泛的注意。近年来，基于神经元控制的理论和机理已获得进一步的开发和应用。尽管基于神经元的控制能力还比较有限，但由于神经网络控制器具有学习能力和记忆能力、概括能力、并行处理能力、容错能力等重要特性，仍然有许多基于ANN的控制器被设计出来,这类控制器具有并行处理、执行速度快、鲁棒性好、自适应性强和适于应用等优点，广泛的应用在控制领域[1]。
KEY WORDS:main steam temperature，PID，BP neural network，MATLABsimulation
第一章绪论
1.1
在控制系统设计中,最主要而又最困难的问题是如何针对复杂、变化及具有不确定性的受控对象和环境作出有效的控制决策。经典控制理论和现代控制理论的基础是建立数学模型,以此进行控制系统设计,然而面对工程实际问题和工程应用对控制要求的不断提高,基于数学模型的控制理论和方法的局限性日益明显。无模型控制能有效提高控制系统的适应性和鲁棒性,因此,走向无模型控制是自动控制发展的另一个重要方向。
ABSTRACT
At present, because PID has a simple structureand can be adjusted proportional integral and differential to satisfactory control performance，,it iswidely used in power plants of various control process.The system ofPower plant main steam temperature is anlarge inertia、bigtime-delayedand nonlinear dynamic system.Conventional steam temperature control system adopted cascade PID control or thedifferential control of lead before,when the unit is stable, general will allow the steam temperature control in the range,but when operating conditions changed greatly,itisdifficult to ensurethequality of control.This articlestudiesPID controlbased BP neural network.Using such characteristics of neural network self-learning, nonlinear and don't rely on model realize PID parameters online auto-tuning.Itcan make full use of the advantages of PID and neural network.Here,weuse amultilayer feedforwardneural networkusing back propagation algorithmandbased on control requirements.This net canreal-time output Kp, Ki, KdasthePID controller parameters,insteadingof the traditional PID parameters determined by experience.So it can obtain good control performance.For such a system,we can simulatein MATLAB simulation platform.The simulation results show that thePID control basedBP neural network has good adaptive ability and self-learning ability.For the system of large delay and free-model can obtain good control effect.
神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法,它比Fra Baidu bibliotek适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象,并具有较强的适应和学习功能,它是智能控制的一个重要分支。对于自动控制来说,神经网络有具有自适应功能，泛化功能，非线性映射功，高度并行处理功能等几方面优势〔2〕，这使得神经网络成为当今一个非常热门的交叉学科, 广泛应用在电力，化工，机械等各行各业，并取得了比较好的控制效果。
摘要
目前，由于PID具有结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温的被控对象是一个大惯性大迟延非线性且对象变化的系统。常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主气温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究，，仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。
在1943年，麦卡洛克和皮茨首次提出了脑模型，其最初动机在于模仿生物的神经系统。随着超大规模集成电路(VLSl)、光电子学和计算机技术的发展，人工神经网络(ANN)己引起更为广泛的注意。近年来，基于神经元控制的理论和机理已获得进一步的开发和应用。尽管基于神经元的控制能力还比较有限，但由于神经网络控制器具有学习能力和记忆能力、概括能力、并行处理能力、容错能力等重要特性，仍然有许多基于ANN的控制器被设计出来,这类控制器具有并行处理、执行速度快、鲁棒性好、自适应性强和适于应用等优点，广泛的应用在控制领域[1]。
KEY WORDS:main steam temperature，PID，BP neural network，MATLABsimulation
第一章绪论
1.1
在控制系统设计中,最主要而又最困难的问题是如何针对复杂、变化及具有不确定性的受控对象和环境作出有效的控制决策。经典控制理论和现代控制理论的基础是建立数学模型,以此进行控制系统设计,然而面对工程实际问题和工程应用对控制要求的不断提高,基于数学模型的控制理论和方法的局限性日益明显。无模型控制能有效提高控制系统的适应性和鲁棒性,因此,走向无模型控制是自动控制发展的另一个重要方向。