提升液压伺服系统性能：神经网络PID控制器设计与应用

本文档《人工智能-液压伺服系统的神经网络PID控制.pdf》主要探讨了在现代工业发展中，液压伺服系统对于高性能和恶劣环境适应性的日益增长需求。作者刘曙光，专业背景为机械电子工程，硕士研究生，其研究方向集中在提升液压伺服系统的控制性能，特别是针对由电液转换元件（如伺服阀、比例阀或数字阀）造成的非线性特性。 文章首先介绍了背景，强调了液压伺服系统在自动化设备中的关键作用，以及当前对控制器的要求。针对这些非线性因素，设计了一种新颖的控制器——神经网络PID控制器。这个控制器融合了传统的PID控制器和神经网络技术，以克服传统控制方法在处理非线性问题上的局限性。 具体来说，该控制器分为两部分：非线性PID控制器和两个神经网络。非线性PID控制器通过非线性函数与常规PID控制器结合，提供更精确的控制策略。神经网络N_NI负责识别系统的非线性特性，而N_NC作为控制器，采用了一种改进的BP（Back Propagation）算法，旨在解决传统BP算法在训练过程中的收敛速度慢问题，从而实现快速学习和控制响应。 通过硬件设计和数学模型的建立，作者证明了这种智能控制器在实际仿真中的优越性能。它不仅展示了良好的稳定性，而且具有出色的鲁棒性，能够在复杂的工作环境中维持系统性能，满足工程实践中对精度和适应性的严格要求。因此，本文的研究成果对于提高液压伺服系统的控制水平，优化系统设计具有重要的理论和实践意义。 关键词：液压伺服系统、PID控制、非线性PID控制、BP神经网络，突显了论文的核心技术关注点和实际应用价值。这篇硕士论文为液压伺服系统的智能控制提供了新的思路和技术手段，具有较高的学术价值和工业应用前景。