一种基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法技术

本发明专利技术属于气压控制优化方法技术领域，提供一种基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法，包括以下步骤，1）建立BP神经网络气压控制模型；2）基于模型预测控制算法建立多变量优化模型；3）将控制策略转化为PID控制器参数；4）实现气压控制系统的闭环控制。该方法可以有效地实现气压的精确控制，提高控制精度和控制速度，同时也可以对密封性环境不太理想的系统达到气体动态平衡并实现气压值的精确控制，即适用于各种气压控制场景。即适用于各种气压控制场景。即适用于各种气压控制场景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法


[0001]本专利技术涉及气压控制
，特别涉及一种基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法。

技术介绍

[0002]在工业自动化控制系统中，气压控制是一种广泛应用的控制方式。在生产过程中，对气压的控制要求非常高，控制精度和响应速度是关键因素。传统的PID控制方法已经广泛应用于气压控制领域，但是，由于气压控制系统的非线性和时变性，传统的PID控制器难以满足高精度、高稳定性的控制要求。为此，近年来，越来越多的研究者开始将模型预测控制（MPC）算法应用于气压控制中，以提高控制精度和稳定性。
[0003]MPC算法是一种先进的控制方法，它基于数学模型对系统进行预测，并采用优化算法进行控制。MPC算法具有很强的建模能力和优化能力，能够对非线性、时变的系统进行有效控制。因此，MPC算法在气压控制领域得到了广泛应用，并取得了很好的控制效果。
[0004]然而，MPC算法的应用也存在一些问题，例如计算量大、计算速度慢、实时性差等。为了解决这些问题，一些研究者开始探索将BP神经网络模型与MPC算法相结合，以提高控制系统的计算速度和实时性。BP神经网络模型具有很强的非线性建模能力和逼近能力，能够对系统进行精确的预测和优化控制。因此，将BP神经网络模型与MPC算法相结合的控制方法也得到了广泛关注。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种基于模型控制预测（MPC）的BP神经网络的PID控制气压的优化方法，通过建立气压控制系统的动态模型，将其转化为一个多变量优化问题，通过对控制系统的模型进行求解，实现对气压的快速精确控制。
[0006]本专利技术的技术方案是：本专利技术基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法，包括有如下步骤：
[0007]1）建立BP神经网络气压控制模型，并对其进行训练，获取控制系统的动态特性参数；
[0008]2）基于MPC算法，建立气压控制系统的多变量优化模型，将其转化为一个带有限制条件的最优化问题；
[0009]3）通过对优化模型进行求解，得到气压控制系统的最优控制策略；
[0010]4）将控制策略转化为PID控制器参数，实现气压控制系统的闭环控制。
[0011]在本专利技术的控制方法中，BP神经网络模型用于对气压进行预测和优化控制，通过学习过程自适应地调整模型参数，以适应不同的气压控制场景。模型预测控制（MPC）算法基于气压传感器采集的气压信号和预测模型，在每个控制周期内预测未来一段时间内的气压变化趋势，并根据预测结果计算出控制信号。PID控制器用于实时调节和修正，能够在短时
间内对气压进行快速响应，保持控制系统的稳定性和鲁棒性。两者相结合，能够有效提高气压控制系统的控制精度、稳定性和实时性。
[0012]本专利技术提出的基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法具有以下特征：
[0013]1、基于BP神经网络的气压控制模型具有较高的精度和泛化能力；
[0014]2、基于MPC算法的多变量优化模型能够全面考虑气压控制系统的非线性、耦合性等复杂特性；
[0015]3、通过对模型的优化求解，实现了气压控制系统的快速响应和精确控制；
[0016]4、本专利技术所提供的基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法具有较好的鲁棒性和稳定性，适用于复杂气压控制系统的实时控制。
附图说明
[0017]图1为本专利技术基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法的示意图。
[0018]图2为本专利技术基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法的控制原理图。
[0019]图3为为本专利技术基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法的BP神经网络结构图。
具体实施方式
[0020]本专利技术所提供的基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法可包括以下步骤：
[0021]1、建立BP神经网络气压控制模型
[0022]在建立BP神经网络气压控制模型时，需要收集气压控制系统的输入输出数据，通过BP神经网络的学习算法，对模型进行训练。训练得到的模型可以精确反映气压控制系统的动态特性，具有较高的预测精度和泛化能力。
[0023]2、基于MPC算法建立多变量优化模型
[0024]将气压控制系统的动态模型转化为一个多变量优化问题，建立带有限制条件的最优化模型。通过MPC算法对模型进行求解，得到气压控制系统的最优控制策略。
[0025]3、控制策略转化为PID控制器参数
[0026]将控制策略转化为PID控制器参数，包括比例系数、积分时间和微分时间等。同时，考虑到气压控制系统的复杂性和动态性，可以采用自适应PID控制器或模糊PID控制器等方法进行优化。
[0027]4、实现气压控制系统的闭环控制
[0028]通过实时监测气压控制系统的状态，并根据PID控制器的输出控制气压，实现对气压的快速精确控制。同时，为了保证系统的稳定性和鲁棒性，需要加入限幅器、积分分离器、前馈控制器等措施进行优化。
[0029]相对于传统的PID控制方法，本专利技术所提供的基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法具有以下优点：
[0030]1、高精度预测：通过BP神经网络的学习算法，建立气压控制系统的预测模型，可以精确地预测系统的动态特性，提高控制精度。
[0031]2、多变量优化控制：将气压控制系统的动态模型转化为一个多变量优化问题，并加入约束条件进行求解，可以得到最优控制策略，提高控制精度和响应速度。
[0032]3、自适应控制：采用自适应PID控制器或模糊PID控制器等方法进行优化，可以适应气压控制系统的复杂性和动态性，提高控制精度和稳定性。
[0033]4、鲁棒性强：加入限幅器、积分分离器、前馈控制器等措施进行优化，可以提高系统的鲁棒性，保证系统的稳定性。
[0034]本专利技术所提供的基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法可以应用于各种气压控制系统，例如汽车制动系统、空压机系统、气动机械系统等。该方法具有快速响应、精确控制、鲁棒性强、稳定性好等优点，可以有效解决传统PID控制方法存在的问题，提高气压控制系统的控制精度和响应速度，为实现气压控制系统的智能化控制提供了一种有效的技术手段。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1）建立BP神经网络气压控制模型；2）基于模型预测控制算法建立多变量优化模型；3）将控制策略转化为PID控制器参数；4）实现气压控制系统的闭环控制。2.根据权利要求1所述的基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法，其特征在于，所述的BP神经网络气压控制模型可对气压控制系统的非线性特性进行建模，并在训练BP神经网络模型时，使用的训练数据集包括历史气压数据和对应的控制信号数据，采用反向传播算法进行训练，在训练过程中对隐含层神经元数量和层数进行优化，提高控制系统的鲁棒性和抗干扰性能。3.根据权利要求1所述的基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压...

【专利技术属性】
技术研发人员：李念强，袁浩，
申请(专利权)人：济南大学，
类型：发明
国别省市：