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《合肥工业大学》 2007年
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神经网络PID算法在流量控制中的应用与仿真研究

孙洁  
【摘要】: 本文介绍了国内外过程控制自动化技术的发展状况及当今水平。通过对流量过程控制的系统分析,针对其控制过程很难用精确的数学模型来描述的特征,在传统PID控制算法的基础上,结合智能控制理论,设计了神经网络PID控制系统。神经网络PID控制系统由辨识网络(NNI)和控制网络(NNC)两个网络构成,均采用BP网络实现。其中,辨识网络通过在线学习可以得到被控对象的预测值,控制网络完成PID调节器的功能,并以辨识网络给出的预测值为目标,不断修改权值和阀值达到优化PID调节器参数的目的,从而实现对传统PID控制算法的改进。 以过程控制实验装置为对象,探讨了流量控制系统的设计。对于流量这种易于受随机因素干扰、具有时变性、非线性的复杂控制对象采用了一种新型的智能控制算法——神经网络PID控制算法;以MATLAB中的Simulink为工具对流量控制系统建立了简化后的仿真模型;又分别对传统PID控制和神经网络PID控制进行了仿真实验;结果表明,神经网络PID控制算法在自适应性、鲁棒性和控制品质等方面较传统PID算法有显著的提高。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP183;TP273

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