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1、論文題目:BP算法的改進(jìn)及其在PID優(yōu)化控制中的應(yīng)用研究專(zhuān)業(yè):應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士生:李虎(簽名)指導(dǎo)教師:李軍民(簽名)摘要PID(ProptionalIntegralDerivative)控制,是通過(guò)比例作用以減少偏差,通過(guò)積分作用來(lái)消除靜態(tài)偏差,通過(guò)微分作用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái),而實(shí)現(xiàn)的一種反饋控制機(jī)制。因其原理清晰、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)方便,被廣泛應(yīng)用于控制領(lǐng)域。PID控制的關(guān)鍵在于選擇合適的參數(shù),以適應(yīng)不同的控制對(duì)象,但對(duì)于具有時(shí)變性、大滯后性的控制
2、對(duì)象,控制效果往往不是很理想,也很難達(dá)到控制要求,其主要原因在于PID控制器的控制參數(shù)不具備在線自整定能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是人工智能領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的智能算法,是一種按誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),具有極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力。本文提出了一種改進(jìn)的BP算法,并將這種改進(jìn)的BP算法用在PID控制參數(shù)的選擇中,以實(shí)現(xiàn)參數(shù)的在線整定與自適應(yīng)。又由于BP算法的初始權(quán)值一般是隨機(jī)選取的,很大程度上影響網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,因此,本文又結(jié)合自適應(yīng)
3、遺傳算法的尋優(yōu)功能,采用一種基于自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的算法,來(lái)提高PID控制器的參數(shù)自整定和自適應(yīng)能力。本文研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及結(jié)構(gòu),分析了BP算法的局限性,對(duì)基本的BP算法做了適當(dāng)改進(jìn),又根據(jù)遺傳算法的優(yōu)化特性,訓(xùn)練較優(yōu)的BP網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值,并與PID控制應(yīng)用相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)PID控制器參數(shù)的在線整定,從而使PID控制器具有更好的自適應(yīng)能力和較好的動(dòng)態(tài)特性,并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了該算法的有效性。關(guān)鍵詞:BP算法;自適應(yīng)遺傳
4、算法;PID控制;參數(shù)整定;優(yōu)化研究類(lèi)型:理論研究algithm.AccdingtotheoptimizationacteristicofthegeicalgithmthispaperistotrainthebestweightsoftheBPwktocombinetheimprovedalgithmwiththePIDcontroltorealizetheonlinetuningofthePIDcontrollersothattheP
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