基于遗传算法BP神经网络的恒压供水系统的研究

针对恒压供水系统普遍存在的非线性、大滞后和不确定的特点,设计了一种基于遗传算法BP神经网络的PID控制器,该控制器先通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值,再利用BP神经网络的自学习和自适应能力,自动调整PID控制器的参数,达到自适应控制目的,解决了传统PID控制算法难以控制未知复杂系统的问题。软件仿真表明,本系统的恒压性能和动态性能有较大的提高,控制效果比较理想。

基于神经网络的恒压供水系统设计

本设计基于中小楼房管道供水系统,采用AT80C51单片机、压力传感器、变频器、A/D转换、D/A转换电路等设备和元器件,结合工业智能控制技术,采用BP算法的神经网络PID调节器,利用自身的在线学习功能,实现自动调节连接权重,减小系统因变参数与非线性等因素的影响,从而提高系统的鲁棒性,达到恒压供水的目的。