基于BP神经网络的改进增量式PID暖通控制器设计

【摘要】：为了克服传统PID控制在暖通空调系统应用中超调量大、控制精度低的缺陷,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器设计方法。利用BP神经网络具有很强的学习能力、任意逼近非线性能力、自适应性和鲁棒性等特点,将BP神经网络与PID控制结合,实现了PID的3个控制参数的在线自整定。仿真结果表明,该方法可以显著改善系统的动态性能和控制精度,实现了PID控制参数的在线动态调整,避免了由于系统模型和结构参数变化导致的控制效果不稳定。 【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;黑龙江省民政厅信息中心;
【关键词】： PID 暖通空调 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(61073043)
【分类号】：TP273.2
【正文快照】： 0引言自上世纪60年代暖通空调系统的自动控制开始兴起以来,经过几十年的发展,逐步发展成为以PID控制算法为核心的直接数字控制。但是,暖通空调系统是一个典型的大滞后、多变量、分布参数的强非线性时变系统,难以建立其精确的数学模型。常规PID控制器具有一定的鲁棒性,在某时

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