摘要
针对传统的PID算法由于难以给出精确的数学模型,使得系统参数设定困难,同时系统控制效果上存在一定的缺陷,造成系统安全性和可靠性降低,系统控制质量不高。为了解决传统的PID算法所带来的问题,提出了基于模糊神经网络的PID算法,将PID算法、模糊控制算法以及神经网络算法相结合,形成了一种智能控制算法。将算法应用在PLC控制系统中,实验表明算法有效的实现了PID参数的自整定,并且提高了控制质量,具有一定的实际应用推广价值。
Because the traditional PID algorithm is difficult to determine the precise mathematical model, making the parameter tuning difficult, and the effect of the PLC control system is not ideal. This paper proposed a fuzzy neural network based PID algorithm as an intelligent control algorithm. The algorithm was applied to the PLC control system to realize self-tuning PID parameters and improve the control quality. Experimental resuhs show that the fuzzy neural network PID algorithm effectively improves the robustness of the system, and has some practical application value.
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2012年第1期152-155,共4页
Computer Simulation
基金
上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金(gjd08018)
上海工程技术大学校级重点学科建设基金(XK0701)
关键词
可编程逻辑控制器
神经网络
模糊控制
Programmable logic controller （ PLC ）
Neural network
Fuzzy control
PID algorithm
Level cascadecontrol
作者简介
闫娟（1978-），女（汉族），甘肃静宁人，硕士，实验师，主要研究领域为控制理论与控制工程、机械自动化等：
杨慧斌（1983-），男（汉族），上海人，硕士，实验师，主要研究领域为控制理论与控制工程、现代装备自动化等。
