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《大连理工大学》 2010年
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基于PAC的神经网络PID控制的方法研究

孙广孟  
【摘要】: 目前工业自动化水平已经成为衡量其他各行各业现代化水平的一个重要标志,因此如何得到一种更为优越的控制方法成为了工业过程控制领域里一个重要的问题。PID控制是一种经典的控制方法,它以结构简单,不依赖于被控对象的数学模型,抗干扰能力强等优点,成为了过程控制领域一种重要的方法。本文基于PAC的基本构造以及工作原理,结合了三种典型的神经网络控制算法,利用BP神经网络PID控制和传统PID控制算法做比较,设计了基于三种算法的自整定PID控制平台。 本文首先研究了经典PID控制原理,尤其是数字式PID控制器原理。分析了经典的PID参数整定方法。研究了神经网络的基本结构和原理,提出了几种经典的控制算法:BP神经网络控制,RBF神经网络控制以及CMAC神经网络控制。 其次,本文重点研究了基于BP神经网络的PID控制原理,它的算法实现。针对工业过程控制具体的模型,做了基于BP神经网络的PID控制仿真图以及传统PID控制仿真图,对两者做了比较,证明了神经网络PID控制有着更加优越的控制性能。 最后,本文研究了PAC的基本构造和工作原理,结合本文研究的BP神经网络PID控制,设计出了神经网络PID控制算法的模块,并得出了基于PAC的神经网络PID控制方法的流程图。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP183

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