基于改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制

针对实际电阻点焊过程复杂多变,精确数学模型的建立较为困难,传统PID控制器难以保证系统在不同的工作状况下具有良好的控制特性,提出了一种改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数Ki、Kp、Kd,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,有效的提高了BP神经网络算法收敛速度。仿真结果表明,该电源智能控制方法能够根据系统运行状态对PID参数进行自适应调整,有效的对焊接电流进行恒定控制。