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根據實驗室現場對控制的要求，提出了一種將常規PID 控制與BP 神經網絡相結合的自適應PID 控制器，該控制器運用神經網絡和BP 算法實現了對PID 參數的在線調整。把該控制器應用于某航空發動機燃油泵調節器滑油壓力控制中，實驗結果表明，與傳統數字PID 控制器相比，該控制器具有更好的控制效果和更好的魯棒性。
氣動系統由于具有成本低廉、安全可靠、無污染等優點，目前已廣泛地應用于工業上的各個鄰域。但是，由于空氣可壓縮性大等因素的存在，導致了氣動伺服系統的非線性強，這使得使用傳統的線性控制理論與方法很難獲得滿意的動態響應性能和穩態精度。在工業控制中，由于常規PID 控制器結構簡單、可靠易實現，得到了廣泛的應用。但是，當被控過程具有非線性、時變不確定性，難以建立精確的數學模型時，應用常規的PID 控制器不能達到理想的控制效果，而且由于常規PID 控制受到參數整定方法繁雜的困擾，參數往往整定不良、性能欠佳，對運行工況的適應性很差,為此，參數自適應整定的PID 控制被廣泛研究和應用[1]-[3]。本文利用BP 神經網絡的強魯棒性、容錯性、并行處理和自學習等特點，將其與常規PID 控制相結合，形成了參數自整定的自適應PID 控制，并將其應用于滑油壓力氣動控制中。實驗結果表明，與常規PID控制相比，將基于BP 網絡參數自整定的PID 控制應用于滑油壓力氣動控制系統中能取得良好的控制品質，并具有較強的自適應能力。
氣動系統由于具有成本低廉、安全可靠、無污染等優點，目前已廣泛地應用于工業上的各個鄰域。但是，由于空氣可壓縮性大等因素的存在，導致了氣動伺服系統的非線性強，這使得使用傳統的線性控制理論與方法很難獲得滿意的動態響應性能和穩態精度。在工業控制中，由于常規PID 控制器結構簡單、可靠易實現，得到了廣泛的應用。但是，當被控過程具有非線性、時變不確定性，難以建立精確的數學模型時，應用常規的PID 控制器不能達到理想的控制效果，而且由于常規PID 控制受到參數整定方法繁雜的困擾，參數往往整定不良、性能欠佳，對運行工況的適應性很差,為此，參數自適應整定的PID 控制被廣泛研究和應用[1]-[3]。本文利用BP 神經網絡的強魯棒性、容錯性、并行處理和自學習等特點，將其與常規PID 控制相結合，形成了參數自整定的自適應PID 控制，并將其應用于滑油壓力氣動控制中。實驗結果表明，與常規PID控制相比，將基于BP 網絡參數自整定的PID 控制應用于滑油壓力氣動控制系統中能取得良好的控制品質，并具有較強的自適應能力。
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