基于模糊神经网络PID的三容水箱液位控制系统研究.doc

文档介绍：基于模糊神经网络PID的三容水箱液位控制系统研究摘要:三容水箱液位控制系统是过程控制中一种典型的控制对象,模拟了工业现场多种典型的非线性时变多变量耦合系统。随着工业化程度的不断提高,传统的PID控制显然已无法满足当前的控制要求,各种先进的智能控制理论相继出现。文章通过比较模糊PID及神经网络PID各自的优缺点,提出了基于模糊神经网络的PID控制器;并对其在三容水箱液位控制系统中的应用进行了仿真。结果证实该控制器能明显改善系统的动、静态性能,大大提高了系统稳定性,充分显示了其优越性。关键词:模糊控制;神经网络控制;PID;三容水箱系统;仿真中图分类号::workPIDSongShaolou,ZhangMing,LiJunjie(Collegeofelectricandcontrolengineering,LiaoNingTechnicalUniversity,HuLudao125105,LiaoNing)Abstract:Threetankwatercontrolsystemisatypicalcontrolobjectduringtheprocesscontrol,whichsimulatesplantsoftypical、nonlinearandtime-,thetraditionalPIDcontrolsystemcannotsatisfiedobviously,,:Fuzzycontrol;workcontrol;PID;threetankwatersystem;simulation1引言随着工控行业不断向前发展,控制对象越来越复杂,控制精度要求越来越高,传统的控制方法已不能满足控制要求,先进控制理论方法的探索和研究显得尤为重要。三容水箱液位系统是较为典型的非线性、时延对象,具有很强的代表性;工业上许多被控对象的整体或局部都可以抽象成三容水箱的数学模型,因此对三容水箱液位控制系统的研究对工业生产中液位的控制具有重要的指导意义。不仅如此,三容水箱模型的建立为先进控制理论及算法的验证提供有利的条件。借助三容水箱模型,模糊控制、神经网络控制等智能控制理论先后被应用。相比传统的控制理论,智能控制理论的确在一定程度上使得工业控制性能得到了显著的改善。但也有不足之处,模糊控制的模糊规则很难实现最优,量化因子和比例因子的值难以确定;神经网络算法复杂导致系统响应速度较慢等[1]。针对以上问题提出了将模糊控制与神经网络控制相结合,用神经网络表示模糊系统,使构造网络结构有了依据;又根据模糊推理规则的形式,利用神经网络的学****能力进行复杂的模糊推理,使其具有运算速度快的优点,最终不仅使三容水箱液