基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用-文庫(kù)吧資料
2025-06-25 15:42本頁(yè)面
【正文】 ， ——閥值或偏置值, ，則使S曲線沿橫坐標(biāo)左移，反之則右移。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖23所示，、為網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出向量，每一個(gè)神經(jīng)元用一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示，網(wǎng)絡(luò)有輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)組成。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)路概述（Error BackPropagation Training），即BP算法，系統(tǒng)解決了多層網(wǎng)絡(luò)中隱含單元的連接權(quán)問(wèn)題，預(yù)示著B(niǎo)P網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度用權(quán)值大小來(lái)表示，這種權(quán)值可以通過(guò)對(duì)訓(xùn)練的學(xué)習(xí)而不斷變化，而且隨著訓(xùn)練樣本量的增加和反復(fù)學(xué)習(xí)，這些神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度會(huì)不斷增加，從而提高神經(jīng)元對(duì)樣本特征的反映靈敏度。信息處理與存儲(chǔ)和二為一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元都兼有信息處理和存儲(chǔ)功能，神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度的變化，既反映了對(duì)信息的記憶，同時(shí)又和神經(jīng)元對(duì)激勵(lì)的響應(yīng)一起反映了對(duì)信息的處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下特點(diǎn):分布式存貯信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用大量的神經(jīng)元之間的連接及對(duì)各連接權(quán)值的分布來(lái)表示特定的信息，從而使網(wǎng)絡(luò)在局部網(wǎng)絡(luò)受損或輸入信號(hào)因各種原因發(fā)生部分畸變時(shí)，仍能夠保證網(wǎng)絡(luò)的正確輸出，提高網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性和魯棒性。神經(jīng)元輸出可用下式描述： （22）設(shè) （23）則 （24）是作用函數(shù)，即激發(fā)函數(shù)。MP模型是一個(gè)多輸入單輸出的非線性處理單元，示意圖如圖22所示。該模型的基本思想是：神經(jīng)細(xì)胞的工作方式是或者興奮或者抑制。激活函數(shù)可以是線性的也可以是非線性的。為神經(jīng)元轉(zhuǎn)換函數(shù)，神經(jīng)元的輸出都是由它得來(lái)。,為神經(jīng)元輸入信號(hào)，, 人工神經(jīng)元一般是一個(gè)多輸入/單輸出的非線性器件，其結(jié)構(gòu)模型如圖21所示。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)應(yīng)該首先模擬生物神經(jīng)元。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量簡(jiǎn)單計(jì)算單元組成，因而易于用軟硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)[5]。 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 引言簡(jiǎn)單地講，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指用大量的簡(jiǎn)單計(jì)算單元(即神經(jīng)元)構(gòu)成的非線性系統(tǒng)，它在一定程度和層次上模仿了人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理、存儲(chǔ)及檢索功能，因而具有學(xué)習(xí)、記憶和計(jì)算等智能處理功能。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模式看,主要有:前饋型、反饋型、自組織型及隨機(jī)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源于對(duì)人腦神經(jīng)功能的模擬，它的某些類似人的智能特性有可能被用于解決現(xiàn)代控制面臨的一些難題。除上述幾個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域之外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在娛樂(lè)、零售分析、信用分析、航空航天等方面也有廣泛的應(yīng)用前景。Grossberg/Kupersteirl的視覺(jué)運(yùn)動(dòng)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠執(zhí)行傳感器表面的一個(gè)圖像傳感器的反饋控制和圖像平面的非線性關(guān)系的計(jì)算，并能把圖像傳感器瞄準(zhǔn)到正在運(yùn)動(dòng)的指定客體上。概括地說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信號(hào)處理領(lǐng)域主要應(yīng)用于自適應(yīng)信號(hào)處理(自適應(yīng)濾波、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、譜估計(jì)、陣列處理、消除噪聲、檢測(cè)等)、非線性信號(hào)處理(非線性濾波、非線性預(yù)測(cè)、非線性譜估計(jì)、非線性編碼、調(diào)制、解調(diào)、中值處理等)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)運(yùn)輸網(wǎng)或通信網(wǎng)中當(dāng)前及以前的貨物及信息情況，最佳地調(diào)度網(wǎng)中的貨物源和信息源，達(dá)到貨物和信息在網(wǎng)中的傳遞最為經(jīng)濟(jì)的目的。③運(yùn)輸及通信：運(yùn)輸與通信問(wèn)題在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中有著極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。②市場(chǎng)管理：不同種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)處理能力是不同的。目前，該算法已經(jīng)成為影響最大的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法。1986年，《并行分布式處理》一書(shū)的前兩卷，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究高潮的到來(lái)起到了推波助瀾的作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在兩個(gè)方面與人腦相似：1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境中學(xué)習(xí)得來(lái)的；2. 互聯(lián)神經(jīng)元的連接強(qiáng)度，即突觸權(quán)值，用于存儲(chǔ)獲取的知識(shí)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果上提出來(lái)的，始于19世紀(jì)末期，反映了人腦的若干基本特征，是模擬人工智能的一條重要途徑。對(duì)于自動(dòng)控制來(lái)說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有具有自適應(yīng)功能，泛化功能，非線性映射功，高度并行處理功能等幾方面優(yōu)勢(shì)，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為當(dāng)今一個(gè)非常熱門的交叉學(xué)科, 廣泛應(yīng)用在電力，化工，機(jī)械等各行各業(yè)，并取得了比較好的控制效果。過(guò)熱蒸汽溫度是鍋爐汽水系統(tǒng)中的溫度最高點(diǎn)，蒸汽溫度過(guò)高會(huì)使過(guò)熱器管壁金屬?gòu)?qiáng)度下降，以至燒壞過(guò)熱器的高溫段，嚴(yán)重影響安全。主蒸汽溫度與再熱蒸汽溫度的穩(wěn)定對(duì)機(jī)組的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行是非常重要的。電力工業(yè)中電廠熱工生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化技術(shù)相對(duì)于其他民用工業(yè)部門有較長(zhǎng)的歷史和較高的自動(dòng)化水平，電廠熱工自動(dòng)化水平的高低是衡量電廠生產(chǎn)技術(shù)的先進(jìn)與否和企業(yè)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志。生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化是保持生產(chǎn)穩(wěn)定、降低成本、改善勞動(dòng)成本、促進(jìn)文明生產(chǎn)、保證生產(chǎn)安全和提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的重要手段，是20世紀(jì)科學(xué)與技術(shù)進(jìn)步的特征，是工業(yè)現(xiàn)代化的標(biāo)志之一。對(duì)這樣一個(gè)系統(tǒng)在MATLAB平臺(tái)上進(jìn)行仿真研究，仿真結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自整定PID控制具有良好的自適應(yīng)能力和自學(xué)習(xí)能力，對(duì)大遲延和變對(duì)象的系統(tǒng)可取得良好的控制效果。因此本文研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、非線性和不依賴模型等特性實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的在線自整定，充分利用PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)。常規(guī)汽溫控制系統(tǒng)為串級(jí)PID控制或?qū)拔⒎挚刂?，?dāng)機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)，一般能將主汽溫控制在允許的范圍內(nèi)?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 摘 要 2第1章 緒論 3 選題的背景 3 3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 5第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 6 引言 6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論 6 6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 7 MP模型 7 8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9 BP神經(jīng)網(wǎng)路概述 9 BP算法的計(jì)算公式及流程圖 10 12第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的設(shè)計(jì) 14 14 14 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制
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