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神经网络双容水箱液位控制系统

神经网络在双容水箱液位控制系统中的应用摘 要 本文主要介绍了神经网络在双容水箱液位控制系统中的应用。

将传统的 PID 控制方法、 BP 神经网络控制方法和神经网络 PID 控制方法进行 对比,通过对动态性能指标的分析可以得出神经网络 PID 控制在双容水箱液 位控制系统中可取得较好的控制效果这一结论。

液位控制系统是典型的大滞 后、非线性、强耦合的复杂控制系统。

随着现代工业的发展,在某些化学工 业以及能源产业越来越多的应用到液位控制系统。

神经网络控制技术作为控 制领域的一个分支学科为解决复杂的具有非线性特点或是不确定、不确知的 系统开辟了一条崭新的途径。

本文首先对双容水箱液位控制系统的应用及其 常用控制方案进行了介绍,根据其结构图建立数学模型,得到传递函数。

根 据它的传递函数,建立普通 PID 控制器、 BP 神经网络控制器和神经网络的PID 控制器,对控制方案进行模拟及仿真获得数据比较分析后得出三种控制方法中神经网络控制在双容水箱液位控制系统中可取得较好控制效果的结 论。

关键字 双容水箱, PID 控制器, BP 神经网络,神经网络控制器ABSTRACT The application of the neural network control theory to the dual -tank water level control system be introduced in this paper. Compared with the traditional PID controller , BP neural network controller and neural networkPID controller, come to some advantage the neural network PID controller inthe control the dual -tank water level system. The tank level control system is a typically large time-delay, non-linear and coupling lag complicated control

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system.With the development of modern industry, some of the chemical industry and the energy industry use the tank level control system more and more. Neural network control is a branch of automatic control, it has opened up a new way to solve the problem of complex non-linear, uncertain, unascertained system. In this paper I firstly introduces dual -tank water level control system and the method of control it, then establishes its mathematical model and obtain pipeline. Based on pipeline, the author establishes ordinary PID controller, BP neural network controller and the neural network PID controller. By emulating and imitating control scheme, the data is obtained. Through comparing and analyzing the data, this paper will reach the conclusion that, in three control methods, neural network control has the superiority in the dual- tank water level control system. Key Words: Dual -tank water , PID controller , BP neural network ,Neural networkcontroller

神经网络双容水箱液位控制系统

目录1.绪论 ..................................................................... 11.1 双容水箱的实际应用 ................................................. 1 1.2 水箱液位的控制方法 ................................................. 2 2.双容水箱模型简介 ........................................................ 3 2.1 立体背景 ........................................................... 3 2.2 数学模型的建立 ..................................................... 3 2.3 特性分析 .......................................... 错误!未定义书签。

3.神经网络控制 ............................................................ 5 3.1 神经网络控制理论 ................................................... 5 3.2 BP 网络 ............................................................ 6 3.3 PID 控制器及其参数整定方法 ........................................ 11 3.4 基于 BP 网络的 PID 控制器 ........................................... 12 4.设计方案 ............................................................... 17 4.1 PID控制器控制的双容水箱液位控制系统的仿真 ........................ 18 4.2 BP 神经网络控制器 ................................................. 21 4.3 神经网络 PID控制器 ................................................ 4.4 小结 .............................................................. 5.总结 ................................................................... 参考文献 ................................................................. 附 录 ............................................................... 致 谢 ............................................................... 27 29 30 32 33 33

神经网络双容水箱液位控制系统

1.绪论双容水箱液位控制就是一个典型的大滞后、非线性、强耦合的复杂控制 系统。

而液位控制作为过程控制系统中的一类重要控制系统在现代工业中已 经占有越来越重要的位置, 采用传统控制的方法已经难以满足当代工业对控 制方法快速性、准确性的要求。

本文首先介绍了双容水箱液位控制系统数学 模型的建立、确定其传递函数并采用三种方法对该系统进行控制,分别为传 统 PID 控制器、BP 神经网络控制器和神经网络 PID 控制器,并对其进行仿 真获得结果曲线比较后从而得出神经网络控制理论在双容水箱液位控制系 统中的具有优势的结论。

本次毕业设计着重讨论了神经网络 PID 控制器中各 个神经元权值及阈值的调整,依据 BP 神经网络具有自学习的能力为指导思 想通过多次训练神经网络使其达到最优的控制效果。

本文共分为五个章节, 第一章主要介绍了双容水箱的实际应用及其常用的控制方法;第二章着重介 绍双容水箱的特点及其数学模型的建立;第三章列举了神经网络相关的理论 知识; 第四章是总体设方案以及结果的仿真与比较; 第五章为本论文的总结。

1.1 双容水箱的实际应用在工业生产实际中,液位控制系统是使用频率较高的控制系统之一。

双 容水箱液位控制系统是典型大滞后系统而且还具有非线性、强耦合等特点, 控制理论研究人员认为其特别地适合于对各种控制算法的研究以及理论实 现。

其中双容水箱在船舶工业过程控制系统中得到了越来越多的应用,实现 对双容水箱的自动控制是想要真正实现无人机舱操作首要解决的问题, 对工1

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业的无人操作也具有重大的里程碑的意义 [ 22] 。

同时,在某些化工产业和能源 工业中,也在非常普遍的应用了可以提炼为双容水箱模型的液体反应罐。

因 此,许多智能控制理论研究人员一直将双容水箱液位控制系统视为典型的研 究对象,不断尝试各种新的控制方案,不断探索智能控制在各种不同类型的 控制系统中的应用以获得更好的控制效果。

1.2 水箱液位的控制方法生产实践中对水箱液位控制的方式有很多种,但随着水箱数目的增加, 准确、快速地控制水箱液位已经成为控制领域的一项挑战。

因此人们更加热 衷于对其稳定性和快速性以及如何更好的克服由于其的容量滞后而引起的 反应滞后时间的研究。

在其控制方法中最普遍的有三种控制方法: (1)线性理论控制方法 首先将非线性的双容水箱液位控制系统的模型进行近似线性化的处理, 以获得近似的线性可控模型,然后在使用各种已有的线性的控制器对其进行 控制,或者利用优化的控制算法进行控制 [ 23 ] 。

(2)预测控制 预测控制是优化控制算法, 它关心的是模块的功能是一种非连续的控制 方式。

预测控制、变结构控制和自适应控制在理论研究时均能取得有较好的 控制效果,但是在实际应用时,由于它们的控制方法比较复而且实现的成本 也比较高昂,因此一直没有在快速变化的控制系统上实现 [15] 。

(3)人工神经网络控制 因为人工神经网络控制方案具有高效的自学习的能力, 所以具有特别好 的耐故障能力而且其总体处理能力也比较快。

这特别适于非线性、大迟滞、 强耦合的控制系统的实时控制和动态控制。

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2.双容水箱模型简介2.1 立体背景q1 h1 A1 R1 q2 h2 A2图2-1 双容水箱模型R2q3如上图所示, 为双容水箱系统的原理框图。

其中设上水箱的流入量为 q1 ; 上水箱初始液位高度为 h1 ;上水箱底面积为 A1 即上水箱的容量系数 C1 ;上 水箱的流阻为 R1 ;上水箱流入下水箱的流量为 q2 ;下水箱初始液位为 h2 ; 下水箱底面积为 A2 ;下水箱的流阻为 R2 ;下水箱的流出量为 q3 [7] 。

2.2 数学模型的建立根据各已经量,可知两个水箱的物料平衡方程式为:3

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