神经网络pid控制单元的设计.doc

PID控制由于其具有直观性好、实现简单、可靠性高以及强鲁棒性等优点，在工业控制中得到广泛的应用。然而常规PID控制效果的优劣直接取决于控制参数选取的好坏，而传统的方法是在获取控制对象数学模型的基础上，根据某一整定原则来确定PID参数，但现代工业过程机理复杂，大都存在着非线性、时变、变参数、变结构等不确定性，难以确定精确的数学模型，利用常规的PID控制很难获得满意的控制效果。
为使控制器具有较好的自适应性，实现控制参数的自动调节，可以采用神经网络控制的方法。利用神经网络所具有的非线性映射能力、自学习能力、概括推广能力，结合常规PID控制理论，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。
本文深入细致的分析了神经网络的理论基础及神经网络的学习规则，设计了基于BP神经网络的PID控制器,将其作用于双容水箱控制系统,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较强的适应性,可以获得满意的控制效果。