摘要：PID控制算法是工业控制领域中应用广泛的控制算法,但在实际应用中其参数整定问题一直是一个尚未很好解决的难点。为了解决控制参数整定,改善系统性能,利用BP神经网络技术应用到PID控制器中。通过建立三层神经网络模型,在控制过程中按照梯度下降法修正神经网络的权系数,实现PID神经网络的自学习和逼近任意函数的功能,在控制过程中根据变化实时调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定。仿真结果表明,引入了BP神经网络的PID控制系统,提高了动态性能,增强系统稳定性和快速性,并获得更好的控制效果。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=34654574

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）