基于某BP神经网络地地的应用

文题创新点自述

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kk实kk摘

基于BP经网络的的应用要：制要取得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制的作用，形成控制量中既相互配合又相互制约的关系，这种关系不一定是简单的“线性组合从变化无穷的非线性组合中可以找到最佳的神经网络所具有的的任意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳线性组合PID控制。采用BP网络，可以建立参数，，自学习的PID制器，并给出仿真实例。pi关键词PID神经网络；网络模型Doi10.3969/j.issn.1006-7043.中图分类号者本人填写）

文献标识码A

文章编号：(2006)xx-xxxx-xtheapplicationBPneuralnetworkAbstract：PIDcontrolcontroleffect,itbyadjustingtheproportional,integralandthreecontrolfunction,controlquantityincooperatewitheachandrestrictthisrelationshipnotcombination,ofnonlinearcanbeinthebest.withthearbitrarythestudyofofsystembestlinearcombinationofPIDcontrol.Bynetwork,，，PIDcontrollerwithBPsimulationarepresentedi：PID;ANN;BP

自从计算机进入控制领域以来，用数字计算机

调整方式。代替模拟计算机调节器组成计算机控制系统，不仅可以用软件实现PID控算法而且还可以利用计算机的逻辑功能，使PID控更加灵活。数字PID控制在生产过程中是一种最普遍采用的控制方法，在机电、冶金、机械、化工等行业中获得了广泛的应用。将偏差比例（P分（I微（D）通过现行组合构成控制，对被控制对象进行控制，故称PID控制器。BP网络本质上是一种由输入到输出的映射，它不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式用已知的输入输出数据加以训练，网络就具有输入与输出之间的映射能力算的关键在于隐含层的学习规则，而隐含层就相当于对输入信息的一个特征抽取器。于经络定PID制基于网的PID控器由两部分组成：（1经典的控制器，直接对被控制对象进行闭环控制并三个参数k，k，为在线pid收稿日期：xxxx-xx-xx.基金项目：基金项目名称（编号.作者简介：姓名(出年),性职称,学位，E-mail通信作者姓名(出年),性,职称,学位通信作者：姓名(出年),性职称,学位，E-mail如不是作者简介里的作者.精彩文档

（2经络据统的运行状态节PID控制器的参数，以期达到某种性能指标的最优化，使输出层神经元的输出状态对于PID控器的三个可调整参数，k通过神经网络的pid学习、加权系数的调整，使神经网络输出对应于某种最优空置率下的PID控制器参数。1.1仿实设被控制对象的近似数学模型为：ayoutkk12k式中a学习速率和性系数0.04加权系数初始值取区间。输入指令信号分为两种取时为阶跃跟踪初权值取随机值运稳定后用稳定权值代替随机值。其结果如下图

t,rri实用标准文案t,rri[1]刘金锟进制仿真[版本第2版)uoyn

1.41.210.80.60.40.201.210.80.6

0123456time(s)图1阶跃响应曲线Titleore

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0123456time(s)图三参数自适应整定曲线结论经过训练的神网络模型逼近效果好，跟踪误差能达到要求，通过自适应调整和自学习的单神经元自适应智能PID控制器不结构简单而且能适应环境变化，有较强的鲁棒性。献:精彩文档

附录：仿真程序;;

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