基于神经网络的PID控制技术研究-电子与通信工程专业论文.docx

万方数据 万方数据 南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 研究生签名： 日期： 南京邮电大学学位论文使用授权声明 本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文 档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索； 可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名： 导师签名： 日期： 摘要 随着现代工业控制技术的不断发展，PID 控制器因结构简单、各控制器参数调整方便、 不依赖对象模型等诸多优点，深受工程技术人员喜爱，已经应用在多种学科、各个领域。然 而常规的 PID 多存在着参数固定、不能实时调整的问题，在应对复杂网络以及时变的和非线 性的系统时，亦没有特别理想的控制效果。针对此种情况，一些技术研究人员做出了诸多改 进，使其性能得到了较大的提升和改善，较好地满足了现代工业的需求。 本文主要研究改进型神经网络 PID 控制技术在加热炉温控系统中的应用。首先，在理论 上对本文的研究对象——加热炉温控系统，从工作方式到控制策略进行了比较详细的研究； 其次，本文在经典 PID 的基础上以及在前人对经典 PID 所做改进的启发下，提出了改进型广 义微分 PID，并对几种典型的 PID 进行了仿真；然后，针对单神经元计算量小、设计简便， BP 神经网络结构简单、容易实现等特点而选择此两种网络与改进的 PID 控制技术进行有机结 合，提出了改进型神经元 PID 控制技术和改进型 BP 网络 PID 控制技术。 最后，根据加热炉温控系统所具有的时变性、迟滞性、多扰动等特点，为研究方便，将 其简化成了带有滞后环节的一阶、二阶模型。并应用 MATLAB 工具分别对改进型神经元 PID 控制技术和改进型 BP 网络 PID 控制技术在加热炉温控系统模型和非线性系统模型下进行了 仿真实验，并在同等条件下与相应的传统方法做了对比分析。结果表明，改进型神经网络 PID 控制技术具有更好的快速性、动态性和稳定性，良好的控制性能更能满足现代工业的需求。 关键词: 神经网络、PID 控制、广义微分、加热炉温控系统 I Abstract With the continuous development of modern industry, PID controller has been widely used in many fields, for the reason that it has simple structure, easily implementation, high reliability and do not rely on the object model, etc. However, it has the problems that the PID parameters are fixed, and can not be adjusted in real time, and as the object which is time-varying and nonlinear becomes more and more complex, the conventional PID can not get desirable control effect. For the case of the above, many technical researchers have made many improvements, which effectively improves the performance of traditional PID controller, and meets the need of modern industry better. This thesis is mainly study the improved neural network PID control technology in heating furnace temperature control system. Firstly, this the