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1、分類號(hào)：分類號(hào)：TP183編碼：編碼：BY15581112132140901沈陽(yáng)化工大學(xué)本科畢業(yè)論文題目：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法研究院系：信息工程學(xué)院專業(yè)：電氣工程及其自動(dòng)化班級(jí)：電氣1002學(xué)生姓名：張賀指導(dǎo)教師：王娜論文提交日期：2013年6月21日論文答辯日期：2013年6月25日IIABSTRACTAtpresentbecausePIDhasasimplestructurecanbeadjustedproptionalin
2、tegraldifferentialtosatisfactycontrolperfmance，itiswidelyusedinpowerplantsofvariouscontrolprocess.ThesystemofPowerplantmainsteamtemperatureisanlargeinertia、bigtimedelayednonlineardynamicsystem.Conventionalsteamtemperatur
3、econtrolsystemadoptedcadePIDcontrolthedifferentialcontrolofleadbefewhentheunitisstablegeneralwillallowthesteamtemperaturecontrolintherangebutwhenoperatingconditionschangedgreatlyitisdifficulttoensurethequalityofcontrol.T
4、hisarticlestudiesPIDcontrolbasedBPneuralwk.UsingsuchacteristicsofneuralwkselflearningnonlineardontrelyonmodelrealizePIDparametersonlineautotuning.ItcanmakefulluseoftheadvantagesofPIDneuralwk.Hereweuseamultilayerfeedfward
5、neuralwkusingbackpropagationalgithmbasedoncontrolrequirements.ThiscanrealtimeoutputKpKiKdasthePIDcontrollerparametersinsteadingofthetraditionalPIDparametersdeterminedbyexperience.Soitcanobtaingoodcontrolperfmance.Fsuchas
6、ystemwecansimulateinMATLABsimulationplatfm.ThesimulationresultsshowthatthePIDcontrolbasedBPneuralwkhasgoodadaptiveabilityselflearningability.Fthesystemoflargedelayfreemodelcanobtaingoodcontroleffect.KEYWDS:PID，BPneuralwk
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