基于BP神经网络的参数在线整定的PID实时控制

摘要

要对系统进行准确、及时的控制,就必须精心设计有效的控制方法。在控制领域,最常用的是PID控制方法。这种控制方法能够有效地提高被控系统的稳定性,加快系统对输入的响应,以及能减小静态误差。但是,P、I、D三个环节相互影响和制约,它们之间的关系很复杂,并不是简单的线性关系,再加上实际系统的非线性和时变不确定性,三个参数的人工整定比较困难。BP（back propa-gation）神经网络理论上可以逼近任何非线性函数,将它与传统的PID控制方法相结合可以达到良好的控制效果。通过采用BP神经网络,以闭环反馈系统的误差作为神经网络的学习误差,可以实现PID控制器参数的自适应整定。