基于小批量梯度下降的BP-PID控制器设计

为了抑制飞机舵机电液负载模拟器在运行时产生的多余力,提出了一种基于小批量梯度下降法的BP神经网络PID控制器。利用小批量梯度下降法的快速收敛特性优化控制器性能。对改进后的控制器与常规PID控制器进行对比仿真,结果表明改进的控制器对多余力有更明显的抑制效果。

基于BP神经网络的集中供热二次网回水温度预测控制研究

针对集中供热系统二次管网存在的水力失调问题,设计了二次网水力平衡调节及回水温度预测模型,并实施智能控制策略,以实现二次网回水温度的精准控制。首先,构建BP神经网络预测模型,将此模型的输出视为二次网回水温度给定值;其次,在整个系统控制中,实施BP神经网络与PID控制器相结合的策略,进行二次网回水温度的控制。以高邑县某小区换热站数据为基础,通过阶跃响应曲线法建立二次网回水温度控制系统的数学模型,并通过BP-PID控制进行仿真实验。实验结果表明,与传统PID控制器相比,BP-PID控制器具有调节时间短、超调量小的优点,能够快速达到平稳状态。