张玲娜,张 鹏（陕西国防工业职业技术学院,西安 710302）



神经网络PID控制在电机调速系统的仿真研究

张玲娜,张 鹏
（陕西国防工业职业技术学院,西安 710302）

摘 要：本论文主要应用BP网络算法，利用输入值与实际测量值之间的数值，以及期望的输出值采集样本，设定BP网络值训练BP网络的Kp、Kd、Ki值，满足误差条件时BP网络则会自动停止训练，将可以通过仿真满足要求的Kp、Kd、Ki值用作控制系统。

关键词：PID控制；神经网络；仿真

0 引言

科学技术的发展带动人工智能的发展，人工神经网络技术也随着人工智能的发展得到了相应长足的发展。人工神经网络是非线性的动力系统，其中包括具有广泛非线性映射能力连接在一起的大量神经元，人工神经网络其基本特点也是根据其自身修正完成非线性映射，而神经网络的自组织，自学习以及独特的适应性推理等强大的非线性处理能力能完成复杂多变的非线性映射函数。其基本思路是通过神经网络训练的输入和输出的训练样本，以适用于实现的，使用神经网络的输入数据实现自校正输出数据映射，BP网络是基于最小二乘法来实现自我纠正。

目前所利用的人工神经元网络百分之九十以上是BP（Back Porpgaatino）网络和径向基函数（rdaial BasiS Function）神经网络，其中超过80%的人工神经元网络是采用的BP网络算法。这种BP网络其拟合的准确度高，误差特性小，具有较高的收敛性，其突出的优点是可以通过设计自身的网络结构，隐含层的层数，改变训练数据来实现，以提高映射功能BP网络，由于BP的数据网络是一个动态的拟合过程，并通过训练输入样本和目标样本使BP神经网络方法误差最小的方向，BP网络具有泛化能力，因此控制精度更高。……