摘要:
针对造纸工业中的气垫式流浆箱总压与浆位的非线性、强耦合特性,在分析与总结BP神经网络、PID控制等优点的基础上,设计了一种基于BP神经网络的双变量PID解耦控制器。该控制器可利用神经网络所具有的任意非线性表达能力,根据系统现场的运行状态,按照人为设定的性能指标,通过自学习和权值调整来整定PID控制的比例(kp)、积分(ki)、微分(kd)三个参数,最终实现具有最佳组合的PID控制,进而实现了气垫式流浆箱总压与浆位的解耦控制。同时,还针对气垫式流浆箱的线性模型和非线性模型进行了仿真,仿真结果表明:该解耦控制器具有实现简单、动态响应快、控制精度高等特点,有较高的实用价值。