BP神经网络PID控制在纸机定量水分系统中的应用研究

"BP神经网络PID控制" BP神经网络PID控制是一种结合了传统PID控制器与人工神经网络技术的先进控制策略，旨在解决复杂工业过程中的控制问题。论文由华东师范大学的彭梅香撰写，专业为软件工程，导师为朱惠彪和曾万聃，主要探讨了中、小型纸厂经济型纸机的定量和水分控制系统。 在论文中，作者首先详细分析了中、小型纸厂经济型纸机的工艺流程和工作流程，以及其自动控制系统的基本原理。由于这类系统存在不确定性、多变量、强耦合、非线性、大纯滞后、状态不完全可测以及运行工况频繁变化等特性，传统的控制方法可能难以实现理想的控制效果。因此，论文采用了多元线性回归（MLR）方法来建立该系统的数学模型，并通过验证证明该模型具有良好的预测性能。 接下来，论文对比了两种控制策略：基于BP神经网络的PID控制器和传统的PID控制器。BP神经网络，全称为Backpropagation神经网络，是一种反向传播学习算法，能够通过不断调整权重来优化网络性能，适应复杂的非线性关系。将BP神经网络与PID控制器相结合，可以利用神经网络的自学习和自适应能力来改善PID控制器的性能。 仿真研究表明，BP神经网络PID控制器在控制纸机定量和水分系统时表现出较短的过渡时间，以及较好的控制效果。这表明对于多变量、强耦合、非线性、大纯滞后的系统，BP神经网络PID控制器能提供更优的控制性能，更适应系统工况的变化。 关键词包括纸机建模、模型验证、BP神经网络PID控制以及MATLAB仿真，表明研究过程中使用MATLAB作为仿真工具。论文类型被定义为应用研究，意味着这项工作是直接面向实际应用的，旨在解决实际工业控制问题。 BP神经网络PID控制是通过神经网络的灵活性和PID控制器的稳定性相结合，以应对工业过程中复杂动态特性的挑战。在中、小型纸厂的经济型纸机控制中，这种结合策略显示出了显著的优势，有助于提高生产效率和产品质量。