基于BP神经网络的PID控制器控制一阶惯性加纯滞后的被控对象（加热炉）

资 源 简 介

基于BP神经网络的PID控制器控制一阶惯性加纯滞后的被控对象（加热炉）

详 情 说 明

BP神经网络与PID控制的智能融合在工业控制领域展现出独特优势，尤其适用于加热炉这类具有一阶惯性和纯滞后特性的复杂被控对象。本方案采用4-5-3三层网络结构，通过神经元间的非线性映射实现PID参数的动态整定。

系统以设定值与实际输出的误差、误差变化率作为网络输入层（4节点）的基准信号，包含两个隐含层节点扩展为5个的特征提取维度。sigmoid激活函数的引入使网络具备处理非线性关系的能力，其输出范围[0,1]的特性恰好匹配PID参数归一化的需求。输出层3个节点分别对应比例、积分、微分系数的调整量，通过反归一化后作用于传统PID控制器。

针对加热炉的纯滞后特性，网络训练时会重点学习时延环节的动态补偿策略。惯性环节的慢时变特征则通过在线学习机制持续修正权值，这种双重复合控制策略显著提升了系统的响应速度和稳态精度。值得注意的是，sigmoid函数的饱和区特性要求对网络输出进行适当缩放，避免控制器进入非线性死区。