基于改进BP-PID控制的磨矿回路控制系统的研究

由于磨矿过程的非线性以及时变性等特性,常规的PID控制很难达到理想的效果,而利用神经网络能够实现最优控制参数基础上的PID控制。因此,构建了一种改进BP神经网络自学习PID控制算法。为了验证算法的性能,选取三个具有传递函数的复杂模型作为测试对象,测试结果表明,改进型BP-PID控制器跟踪误差更小,鲁棒性和抗干扰能力更强,比传统Z-N方法具有更好的性能。最后,将其应用在磨矿过程中,实际应用表明,不仅实现了给矿、给水的稳定控制,而且改进后的控制器动态和静态性能更好,磨机运行更加稳定。