管内智能封堵器封堵速度神经网络PID控制方法研究

摘要

管内智能封堵器作为一种新型的管道维修手段,其封堵速度的控制至关重要.传统的PID控制器在面对管内复杂流畅环境的封堵速度平稳控制问题时,效果并不理想.为了改善传统PID的不足,同时满足控制速度的要求,复杂环境封堵速度控制器的设计尤为重要.提出了一种基于BP神经网络的PID参数控制封堵速度策略,利用神经网络的自学习和训练参数的能力,控制PID的3个参数,并用MATLAB-Simscape模块进行模拟.仿真结果表明,基于BP神经网络的PID参数控制方法,可以使传统PID的3个控制参数随环境、时间的变化而不断更新,由此提高了控制的精度和安全性,从而改善了管内智能封堵器的运行性能.基于BP神经网络PID参数控制,其调整时间相比常规PID控制提前约1s;超调量约为10％,明显小于常规PID控制的30％;误差稳定后维持在10％以下.