基于BP神经网络PID的纸浆浓度自适应控制

目的 为了克服纸浆浓度控制系统的滞后性、非线性和时变性，以提高纸浆浓度控制性能。方法 针对纸浆浓度控制问题提出一种BP神经网络PID控制技术，构建3-4-3的BP神经网络结构，并在该基础上建立BP神经网络PID控制的数学模型，利用BP神经网络实现PID参数的自适应调整。结果 仿真结果表明，BP神经网络PID控制相较于传统PID控制收敛速度更快、超调量更小、抗干扰能力更强、鲁棒性更好。结论 该控制方法实现了纸浆浓度的自适应控制，为纸浆浓度的最优控制提供了一种有效可行的控制方法