BP神经网络改进PID控制：主蒸汽温度仿真研究

该毕业设计主要针对电力厂中的主汽温度控制系统进行深入研究，因为传统的PID（比例积分微分）控制因其结构简单、易于调整而广泛应用于此类过程。然而，主汽温度是一个具有大惯性、大延迟、非线性以及随运行条件变化的对象，这使得在工况剧烈变动时，PID控制往往难以保持稳定的控制性能。 为了解决这个问题，研究者引入了基于BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的PID控制策略。BP神经网络的优势在于其自学习能力、非线性处理和无需精确模型的特点，能够实现PID参数的在线自适应调整。设计了一个多层前向神经网络，通过反向传播算法实时计算出Kp（比例）、Ki（积分）和Kd（微分）值，这些动态参数替代了传统的经验或工程整定方式，提高了对大延迟系统和变对象的控制精度。 该研究在MATLAB平台进行仿真验证，结果显示，基于BP神经网络的自整定PID控制展现出强大的自适应和自学习能力，能够有效地处理大迟延和复杂对象的变化，从而显著改善了主汽温度的控制效果。这不仅提升了控制系统的稳定性，还减少了人工干预的需求，节省了调试时间，对于提升电力厂运行效率和控制品质具有重要意义。 关键词包括：主汽温度、PID控制、BP神经网络、MATLAB仿真实验。这项工作对于提高电力工业中复杂动态系统的控制性能具有重要的理论和实践价值。通过结合传统PID方法与先进的神经网络技术，为未来智能控制系统的研发提供了新的思路和可能。