改进的BP神经网络PID控制器在气体浓度控制中的研究

• 作者: 周韶武 李航 杜璠 胡晓兵
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: PID控制 BP神经网络 遗传算法 气体浓度控制 智能控制
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 1103-1109
• 页数: 7页
• 分类号: F407.67
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2020.06.013

摘要

针对动物缺氧实验中气体浓度控制这一时变非线性的过程,将BP神经网络与传统PID控制相结合虽然可以取得较好的控制效果,但是也存在着网络收敛速度慢、稳定性较差等问题.基于此,提出了一种基于改进的遗传算法优化的BP神经网络PID控制器.首先,该控制器对遗传算法的收敛速度和稳定性进行改进,利用改进后的遗传算法优化BP神经网络的权重初始值;然后,用优化后的BP神经网络实现PID控制参数的在线调整;最后,在MATLAB中对两种控制器进行仿真实验,结果显示,与传统的BP神经网络PID控制器相比,改进后的BP神经网络PID控制器具有更好的控制性能.