资料介绍
为了改善工业控制系统的动态调节品质,运用BP 神经网络控制算法设计了一种神经
网络PID 控制器,并给出了基于西门子PLC 的神经网络PID 控制器的实现方法,仿真和实验结果表明,控制器在改善工业控制系统动态行为上具有突出的优势,对工程应用有实用价值。
目前,工业控制系统调节使用最为广泛的仍是典型的PID控制,但在实际的情况中,常
规PID调节器固化的一组参数难以满足其调节品质的要求,因此,研究和改善现有的控制方式显得尤为重要,神经网络控制作为一种智能控制方式,主要克服了由于过程本身的不确定性、不精确性和噪声带来的困难,因而在处理模型参数的不确定性、复杂性和非线性方面具有突出的优势。因此,神经网络控制技术很适合应用于工业控制调节系统中[1]。将神经网络控制技术与经典PID控制技术的结合己经成为当前热点,而将神经网络控制技术应用于PID控制器的设计却很少,相关的资料论文也很有限,在神经网络控制技术大力发展和应用日益广泛的今天做一些这方面的探讨是有益的。
网络PID 控制器,并给出了基于西门子PLC 的神经网络PID 控制器的实现方法,仿真和实验结果表明,控制器在改善工业控制系统动态行为上具有突出的优势,对工程应用有实用价值。
目前,工业控制系统调节使用最为广泛的仍是典型的PID控制,但在实际的情况中,常
规PID调节器固化的一组参数难以满足其调节品质的要求,因此,研究和改善现有的控制方式显得尤为重要,神经网络控制作为一种智能控制方式,主要克服了由于过程本身的不确定性、不精确性和噪声带来的困难,因而在处理模型参数的不确定性、复杂性和非线性方面具有突出的优势。因此,神经网络控制技术很适合应用于工业控制调节系统中[1]。将神经网络控制技术与经典PID控制技术的结合己经成为当前热点,而将神经网络控制技术应用于PID控制器的设计却很少,相关的资料论文也很有限,在神经网络控制技术大力发展和应用日益广泛的今天做一些这方面的探讨是有益的。
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