毕业设计（论文）-基于BP神经网络的PID控制系统设计精选.doc

基于BP神经网络的PID控制系统设计 摘 要 本文主要研究一个基于神经网络的自适应PID控制系统的设计方法，利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识和控制。基于BP神经网络学习算法设计出两个神经网络模型：一个利用神经网络（NNM）对非线性映射的逼近能力，对被控对象进行辨识，另一个构成具有PID结构的控制器（NNC）。通过神经网络NNM的在线学习和修正，产生对被控对象输出的预测作用，然后由网络NNC实施控制作用，从而实现对辨识对象的PID控制。在利用神经网络对系统进行辨识时，选用白噪声信号作为系统的输入信号，以提高系统的辨识精度；另外，为了得到神经网络控制器的初始化权值，本文在自整定过程中采用常规PID控制器整定方法之一的稳定边界法。在设计过程中运用MATLAB语言工具箱进行编程，并通过SIMULINK动态仿真工具对一阶非线性对象进行了仿真。仿真结果表明了利用神经网络对系统进行辨识的有效性，并用经辨识所得到的输出值取代系统的实际输出值，利用神经网络NNC对系统进行控制，获得了满意的控制效果。 关键词：神经网络，BP学习算法，自适应，参数优化，辨识 1 综 述 PID调节器从问世至今已历经了半个多世纪，在这几十年中，人们为它的发展和推广做出了巨大的努力，使之成为工业过程控制中主要的和可靠的技术工具。近几十年来，现代控制理论迅速发展，出现了许多先进的控制算法，但到目前为止，即使在微处理技术迅速发展的今天，过程控制中大部分控制规律都未能离开PID，这充分说明PID控制仍具有很强的生命力。过程工业控制中实际应用最多的仍是常规的PID控制算法，这是因为PID控制具有结构简单、容易实现、控制效果好和鲁棒性强等特点，且PID算法原理简明，参数物理意义明确，理论分析体系完整，为广大控制工程师所熟悉。但在生产现场往往由于参数整定不好而使PID控制器控制效果欠佳，整定的好坏不但会影响到控制质量，而且还会影响到控制器的性能。 PID控制中一个至关重要的问题，就是控制器三参数(比例系数、积分时间、微分时间)的整定。在工业控制中，传统的PID控制至今仍处于主导地位，尤其适用于能建立数学模型的确定性控制系统，然而大量的工业过程往往具有非线性、时变不确定性等因素，难以建立其精确的数学模型，而且，在实际生产现场，由于条件常常受到限制，比如缺乏有关仪器、不允许附加扰动和调试时间短等，因此，PID参数的整定往往难以达到最优状态。并且即使针对某一工作点获得了PID控制的最优参数，由于工业过程对象一般具有时变性，仍存在整个工作范围和保持长期工作最优的问题。PID控制是工业控制中最常用的方法，但用其对具有复杂非线性特性的对象或过程进行控制难以达到满意的效果。针对上述问题，已提出过多种自适应PID控制方法，但由于自适应控制是在被控对象为线性对象的前提下进行研究的，面对工业过程的非线性对象，仍存在不尽人意之处。由于神经网络可在一定条件下逼近非线性，人们自然地将神经网络的方法与PID控制的结构相结合，产生了基于神经网络的PID控制方法。 人工神经网络(Artificial Neural Network—ANN)是近十几年来迅速地发展起来的一门新兴交叉学科[1]。所谓“人工神经网络”实际上是以一种简单计算—处理单元（即神经元）为节点，采用某种网络拓扑结构构成的活性网络，可以用来描述几乎任意的非线性系统；不仅如此，ANN还具有学习能力、记忆能力、计算能力以及各种智能处理能力，在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理、存储和检索的功能。神经网络具有许多优异的性能，它的可塑性、自适应性和自组织性使它具有很强的学习能力；它的并行处理机制使它求解问题的时间很短，具有满足实时性要求的潜力；它的分布存储方式使它的鲁棒性和容错性都相当好。不同领域的科学家，对ANN有着不同的理解、不同的研究内容，并且采用不同的研究方法。对于控制领域的研究工作者来说，ANN的魅力在于：1、能够充分逼近任意复杂的非线性关系，从而形成非线性动力学系统，以表示某些被控对象的模型或控制器模型；2、能够学习和适应不确定性系统的动态特性；3、所有定量或定性的信息都分布存储于网络内的各神经单元，从而具有很强的容错性和鲁棒性；4、采用信息的分布式并行处理,可以进行快速大量计算。神经网络能够充分逼近任意复杂的非线性关系，具有高度的自适应和自组织性，能够学习和适应严重不确定性系统的动态特性，在解决高度非线性和严重不确定系统的控制方面具有巨大的潜力。正因为如此，近年来在控制理论的所有分支几乎都能看到ANN的引入及应用，对于传统的PID控制当然也不例外，以各种方式应用于PID控制的新算法大量涌现，其中有一些取得了明显的效果。 系统建模与辨识是进行控制系统设计的基本前提[2]，传统的系统建模方法是在理论分析的基础上，建立对象的机理