大滞后系统的温度控制方案

摘要

温度控制在冶金、电子、机械等工业领域的应用相当广泛,其对生产过程和产品质量有重大影响。但由于温度控制系统通常具有非线性、时变、大滞后等特性,而传统的PID(比例、积分、微分)控制参数在整个控制过程中是固定的,这就使得其在较复杂的温度控制系统中作用效果较差。文章提出一种基于BP神经网络的PID控制方法,该方法先通过BP神经网络得到一组基于ITAE指标下最优化的PID控制参数作为初始值,然后对该组PID参数进行在线调整,以达到在不同的情况下都能起到较好的温度控制效果的目的。通过比较采用不同控制器下的仿真实验,结果表明基于BP神经网络的PID控制方法更具有效性和优势。