基于BP神经网络PID控制技术在氯化工艺控制中的应用

发布时间：2021-09-23 01:19

　　针对当前化工领域中,特别是氯化工艺领域控制的精度要求,结合传统的PID控制存在的问题,提出一种采用BP进行改进的方法。即通过BP神经网络在自学习方面的优势,通过BP优化减少输入参数与输出参数的误差。最后,以氯化工艺中的压力控制为例,通过仿真对工艺进行模拟优化,结果表明,经BP优化后的PID在延迟量等方面,都有很大的优势。 

【文章来源】：粘接. 2020,43(09)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

BP神经网络优化PID流程

在本次研究中将传统的PID控制器与BP神经网络算法进行融合，总体结构划分为两部分，分别是神经网络部分与PID控制部分，其中前者主要结合系统的运行情况来对各个参数进行调节，而保证最佳的控制效果；后者则完成具体的控制过程，使得系统能够保持最佳的运行状态。基于这种方式提升了系统调节的灵活度，能够充分发挥神经网络自适应调节的优势，有助于改善整个系统的控制性能。控制器结构如图2所示。系统的核心控制算法按照上式（1）。

压力曲线图


本文编号：3404740