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神经网络渠道PID控制理论及其动态仿真研究

王涛  
【摘要】:我国已建了许多大型远距离跨流域调水工程,像已经兴建的东深供水工程、正在规划中的南水北调工程。怎样充分发挥这些工程的作用,做到优化调度、适时适量供水?一个理想供水系统,应能根据各个地区不同时间对水的实际需求,在引水口处做到适时适量的供水。如果能建立一个需求型的渠道系统,使其处于待命状态,就能满足非预定的用水要求,这就是渠系自动化的目标。 在传统渠道PID控制中一个关键的问题就是PID参数整定,传统的方法是在获取控制对象数学模型的基础上,根据某一整定原则来确定PID参数。然而实际的渠道系统是一个非常复杂的非线性、不确定系统,难于建立精确的数学模型,而且模型参数随着渠道工作状况的改变而改变,尤其对于多渠池渠道系统,要达到比较好的控制性能,必须对每个渠池的PID控制器采用不同的控制参数,而各控制参数之间又是相互影响的,参数整定难度极大。并且即使针对某一工作状况获得了PID控制的最优参数,但由于渠道一般具有时变性,仍存在整个工作范围保持最优的问题。这就要求在PID控制中参数的整定不依赖于渠道数学模型。 本文对PID控制原理、分类以及各种新型PID控制算法作了全面、系统的论述。 在传统PID渠道控制中引入了神经元和二次型性能指标,利用神经元自适应、自学习、并行处理及较强的容错能力,实现了PID控制中参数的整定不依赖于渠道数学模型,且PID参数能根据渠道的适时信息(水位、流量)在线调整以满足适时控制的要求 将BP网络与常规PID控制结合,并引入了最优化目标函数,利用BP网络来实现PID控制器参数的在线整定,将其运用于渠系等体积控制,并利用MATLAB软件进行了数值模拟仿真,取得了一些有意义的成果和较为满意的结果。


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