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＊＊＊＊＊**大学
毕业设计(论文）

题目神经网络PID控制器的设计与仿真

院系专业班级学生姓名指导教师
二○○八年六月PAGE\*MERGEFORMATIII

神经网络PID控制器的设计与仿真
摘要
PID控制技术是一种应用很普遍的控制技术，目前在很多方面都有广泛的应用.在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。这是因为PID控制器结构简单、实现简单，控制效果良好，已得到广泛应用。据统计，在目前的控制系统中，PID控制占了绝大多数。但是，他具有一定的局限性：当控制对象不同时,控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用神经网络控制的方法。利用人工神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论,构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整。本论文讨论了基于神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习能力进行在线参数整定，并利用Matlab软件进行仿真.通过仿真实现可以看出它具有自学习、自适应性等特点，网络的收敛速度快,能够对非线性对象有很好的控制，系统的跟踪性能很好．其参数设定无需知道被控对象的具体参数及其数学模型，对不同的对象具有适应性．

关键词：HYPERLINK”javascript：submitMyform（％22\\％22PID\\％22/(620)%22）”PID控制HYPERLINK”javascript：submitMyform（%22\\％22神经网络\\％22/(620)%22)"神经网络Matlab仿真

ThedesignandsimulationoftheneuralnetworkPIDcontroller
ABSTRACT
PIDcontroltechnologyisaverycommoncontroltechnologyinmanyaspectsofawiderangeofapplications.Inindustrialcontrol，PIDcontrolisthemostcommonlyusedinindustrialcontrolmethods。ThisisbecausethePIDcontrollersimplestructure，toachieveasimple,effectivecontrol，hasbeenwidelyused.Accordingtostatistics,PIDcontrolisthevastmajorityinthepresentcontrolsystem。However，hehascertainlimitations：Whenthecontrolobjectisnotatthesametime,thecontrollerparameterstoautomaticallyadjusttothechangesintheexternalenvironment.Inordertomakethecontrollerhasgoodadaptability，andControllerParametersofautomaticadjustmentscanbeusedneuralnetworkcontrolmethod.Usingartificialneuralnetworklearningoneself,combinedwiththetraditionalPIDcontroltheoryStructureofneuralnetworksPIDcontroller,andimplementatetheautomaticadjustmentofcontrollerparameters.ThethesisdiscussedaccordingtotheneuralnetworkPIDcontroller，andcontrol,makeuseoftheneuralnetworkfromthestudyabilitytoproceeditsfunctiontoon—lineparameteramend，andmakeuseoftheMatlabsoftwareproceedstoimitatereally．Bythesimulationcanseethatitistoachieveself—learning,adaptability,andothercharacteristics，networkconvergencespeed，canhaveagoodcontrolonnon