基于神经网络优化pid参数的过程控制.doc_bp神经网络pid控制 - CSDN文库

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基于 BP 神经网络的 PID 控制在柴油机调速系统中的应用

1 柴油机转速控制系统模型

柴油机转速控制系统如图 1 所示。首先对柴油机模型进行简化，同时考虑

延迟并作线性化处理后，可将柴油机近似为一个一阶惯性延迟环节。电子调速

系统中的执行器采用环形电枢直流伺服电机，可认为是一个标准的二阶环节。

再加上 PID 控制器，构成了完整的柴油机调速系统模型

[3]

。

图 1 柴油机转速控制系统框图

2 数学模型建立

2.1 柴油机转速数学模型

根据达朗倍尔原理，柴油机组（包括负载）的运动方程为

或（1）

式中 ———柴油机发出的转矩，Nm；

———阻力矩，Nm；

———柴油机及负载变化到曲轴处的转动惯量，kg·m2；

———曲轴角速度，1/s。

将相关参数代入式（1）并进行线性化，再经简化处理即可推出柴油机转

速对应于喷油泵齿杆位移的传递函数，它是一个一阶惯性环节。

考虑到内燃机的工作特点，即从喷油泵齿杆位置改变到内燃机发出相应的

转矩有一时间滞后过程，这一过程形成一个纯滞后环节。所以可将柴油机近似

为一个惯性环节串联一个纯滞后环节，则可得其传递函数为

1

( )

( )(1 )

Ts

n

d g d g

e

G s

T s T T s T s





 

  

（

2

）

根据已有数据，上式可简化为

2

1

( )

0.107 0.95 1

n

G s

s s



 

（

3

）

2.2 执行器数学模型

执行器采用环形电枢直流伺服电机，可认为是一个标准的二阶环节，其方

框图如图 2 所示。

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