基于BP神经网络的多变量PID解耦控制

• 作者: 刘红军 薛昊洋
• 来源期刊: 自动化信息
• 学科: 工学
• 关键词: PID控制 神经网络 多变量系统 解耦控制 多变量解耦控制 BP神经网络 智能PID 非线性多变量系统 自适应解耦控制 自学习功能
• 年，卷（期）: zdhxx_2005,（8）
• 页码范围: 35-37
• 页数: 3页
• 分类号: TP273

摘要

基于神经网络的智能PID控制策略，以经典的PID控制理论为基础，并通过具有多变量解耦控制自学习功能的神经网络参数整定来实现。本文给出了网络的结构和算法，示出了一组二元变量强耦合时变系统的实时仿真结果。通过计算机仿真证明，基于神经网络的PID控制具有良好的自学习和自适应解耦控制能力。该系统融解耦器和控制器于一体，易于实现，适用于非线性多变量系统的解耦控制。它使解耦后的系统具有较好的动态和静态性能，特别是当根据BP控制规律确定了网络连接权系数的初值时，还能使系统参数快速收敛。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛昊洋	华北电力大学自动化系	5	21	2.0	4.0
2	刘红军	华北电力大学自动化系	31	553	16.0	23.0