神经网络PID控制系统设计与仿真设计.doc

届本科毕业论文（设计） 论文题目：神经网络PID控制系统设计与仿真 学生姓名： 所在院系： 所学专业：应用电子技术教育 指导老师： 完成时间： 摘 要 PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。但是常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差。而神经网络具有很强的非线性映射能力、自学习能力、联想记忆能力、并行信息处理方式及优良的容错性能。本提出一种单神经网络的PID控制器，使人工神经网络与传统PID控制相结合互相补充，共同提高控制质量并利用Matlab 软件进行仿真。仿真结果表明神经网络PID 控制器具有较高的精度和强的适应性可以获得满意的控制效果。关键词 ：PID控制器单神经网络控制器BP算法Neural Network PID Control System Design and Simulation Abstract The PID control is one of control strategies which develops most early, because its algorithm is simple, robustness is good and the reliability is high, is widely applied in the process control and the movement control,especially it suitable in the qualitative control system of establishing the precise mathematical model. But the conventional PID controller’s parameter tuning is often poor,performance of poor,operating conditions of the poor adaptability. But the neural network has the very strong non-linear mapping ability, capability of learning by itself, association memory ability,the way of parallel information processing and the fine fault-tolerant performance.This design proposed one kind of PID controller of mononeural network, causes the artificial neural networks and the traditional PID control unifies supplemented mutually, improves the control quality together, and it can use the software of Matlab carries simulation. The simulation’s result indicated that, PID controller of neural network has the high precision and the very strong compatibility, may obtain the satisfaction control effect. Keywords: PID Controller; Single Neural Networks PID Controller; BP Algorithms 目 录 1 绪论 1 1.1 常规PID控制的特点 1 1.2 神经网络和PID控制相结合的研究现状 2 2 神经网络的基本原理 3 2.1 PID神经元的基本模型结构 3 2.2 PID神经元的计算 4 3 神经网络PID的系统设计 8 3.1 单神经网络PID的结构 8 3.2 单神经网络PID控制器的算法（BP算法） 9 3.2.1 算法的基本思想 9 3.2.2 正向计算方法 9 3.2.3 反传学习计算方法 11 3.3 单神经网络PID的等价系统 12 4 系统仿真 13 4.1 神经网络工具箱概述 13 4.2 实例仿真 13 4.2.1 单神经网络PID连接权重初值选取 14 4.2.2 仿真程序流程图 15 4.2.3 仿真程序 15 5