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基于BP神经网络的汽包建模及其控制器设计
  • ISSN号:1673-629X
  • 期刊名称:计算机技术与发展
  • 时间:0
  • 页码:122-124+149
  • 分类:TP342[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]广西大学电气工程学院,广西南宁530004
  • 相关基金:国家自然科学基金(60964002); 广西自然科学基金(0991057)
  • 相关项目:基于自适应动态规划的糖厂澄清生产过程pH值优化控制
中文摘要:

针对锅炉汽包系统的强耦合性和非线性及传统的PID控制方法存在控制精度低、调节时间长等问题,提出了利用基于数据的建模方法,对汽包系统进行误差反向传播(BP)神经网络建模,并对神经网络模型进行泛化能力测试,然后利用基于BP神经网络的PID控制方法设计汽包液位优化控制器。实验仿真结果表明,基于BP神经网络建立的汽包模型具有较好的泛化能力,神经网络PID优化控制器在控制精度高、收敛速度快和鲁棒性强等方面都优于传统PID控制器。

英文摘要:

Boiler drum system is a nonlinear and strong coupling system.The traditional PID control method has these problems such as low precision control,long regulation time.A model of boiler drum system based on back propagation(BP) neural network is built,and the generalization ability of neural network model is tested.Then the optimal controller of the drum system is designed by the neural network PID based on BP neural network.Simulation results show that the BP neural network model has a better generalization ability,neural PID controller has high control precision,fast convergence and robustness advantages than traditional PID controller.

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期刊信息
  • 《计算机技术与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:陕西省工业和信息化厅
  • 主办单位:陕西省计算机学会
  • 主编:王守智
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:ctad@vip.163.com
  • 电话:029-85522163
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-629X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1450/TP
  • 邮发代号:52-127
  • 获奖情况:
  • 《CAJ-CD规范》执行优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:21263