基于改进型BP神经网络PID控制器的温室温度控制技术

• 作者: 蒋鼎国
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 温室 温度控制 比例积分微分控制方法 误差逆传播神经网络 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4881字
• 语种: 中文

摘要

针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出一种基于改进型BP神经网络PID控制器(BP-PSO-PID)的温室温度控制技术.该控制器由经典PID控制器及神经网络构成,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,使系统输出最优控制下的PID控制器参数Ki,Kp,Kd,并利用粒子群算法作为其中神经网络的学习算法,实现了对神经网络的改进,有效克服了传统BP算法的收敛速度慢、存在局部极小值等问题.仿真实验表明:相对常规PID以及BP-PID,该BP-PSO-PID控制器大大改善控制过程的响应速度、调节时间、超调量、误差等性能,且在加入干扰的情况下,该控制器的调节时间最短,波动最小,表现出更强的抗扰能力及适应性,从而大大提高温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋鼎国	淮阴工学院科技处	18	116	6.0	10.0