神经网络pid的锅炉蒸汽压力控制系统(附件)【字数：16909】
摘 要摘 要船用锅炉蒸汽压力系统所调节的对象具有时变性、非线性、大惯性和大滞后性等特性，而常规的PID控制方法并不具备自适应能力，很难满足系统的要求。为了进一步提高系统的动态性能，本文提出将传统的PID控制与BP神经网络相结合，在线调整PID控制器的参数，改善系统的动态性能，提高系统可靠性。本文以一个二阶含滞后环节的船用锅炉蒸汽压力数学模型为被控对象，设计一个基于BP神经网络的PID控制器对其加以控制。控制器所采用的BP神经网络为4-36-3结构，学习速率为0.5，惯性因子为0.01。仿真结果表明，基于BP神经网络的PID控制器优于传统的PID控制器。采用简单PID控制算法时，响应曲线过渡时间长，震荡较大，超调量较大；采用BP神经网络控制算法时，响应曲线无振荡、无超调、过渡时间短，具有令人满意的的动态响应特性。关键词蒸汽压力控制系统；PID；BP神经网络
目 录
第1章 绪论 1
1.1 课题背景及意义 1
1.2 锅炉蒸汽压力控制的国内外研究动态 2
1.3 论文内容安排 2
第2章 船用锅炉蒸汽压力系统概述 4
2.1 船用锅炉的蒸汽产生过程 4
2.2 船用锅炉蒸汽压力控制系统 4
2.2.1 船用锅炉蒸汽压力控制系统的组成 4
2.2.2 船用锅炉蒸汽压力控制系统的任务 5
2.3 船用锅炉主蒸汽压力系统模型推导 5
2.4 船用锅炉蒸汽压力系统数学模型 8
2.5 本章小结 9
第3章 神经网络概述 10
3.1 引言 10
3.2 人工神经网络的基本概念 10
3.2.1 人工神经网络的基本介绍 10
3.2.2 人工神经网络的基本结构 11
3.2.3 激活转移函数 12
3.2.4 人工神经网络的分类 12
3.3 人工神经网络原理 13
3.3.1 一般神经元模型 13
3.3.2 感知器模型 14
3.4 人工神经网络的学习 14
3.5 BP神经网络(反向传播网络） 16
3.5. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
1 BP神经网路概述 17
3.5.2 BP学习算法 17
3.6 本章小结 20
第4章 基于神经网络的PID控制器的设计 21
4.1 PID控制器 21
4.1.1 PID控制器简介 21
4.1.2 PID控制器的原理 21
4.1.3 PID控制器的特点 22
4.2 PID控制与神经元网络相结合的研究现状 23
4.3 单神经元结构的自适应PID控制器 23
4.4 基于BP神经网络的PID控制器的设计 25
4.5 对船用锅炉蒸汽压力控制的仿真研究 26
4.5.1 锅炉蒸汽压力数学近似 26
4.5.2 传统PID控制 26
4.5.3 基于BP神经网络的PID控制方法 27
4.6 本章小结 30
结 论 31
致 谢 32
参 考 文 献 33
附录 35
绪论
课题背景及意义
随着计算机技术和工业生产的进步与发展，人类对工业生产过程及日常生活的自动化水平的要求也越来越高。一个智能的、便于掌握及应用的控制算法将会对生产的安全性和高效性都产生巨大的影响。
然而，学术研究的成果与现实的生产应用技术很难同步发展，有时甚至相差几十年。其影响因素有很多，如技术未能及时推广、与现实的物理条件不相适应、技术本身存在些许缺陷等，一个很普遍的问题就是理论研究尚可，实际应用背景的支持严重缺乏[1]。
我们很难在实验室中模拟真实的工业生产环境与运行过程，很多情况下，我们只有尽量寻找最佳的研究对象，努力将相关的知识投入实践，在学习与研究中更好地将理论成果转化为先进的应用技术。
目前，我国船舶正步步走向大型化，伴随着这一发展趋势的，是船用锅炉蒸汽蒸发量的增大，人们对船舶续航能力要求的不断提高以及船用锅炉经济燃烧与使用安全的迫切需要。但是，蒸汽压力控制系统自动化水平限制，不够先进的科学分析手段和监控装置缺乏等现实因素都限制了我国船用锅炉热效率的提高。如何节能降耗，保证锅炉安全运行与经济燃烧，怎样提高自动化水平降低工人体力负担，都是现在必须面对的严峻问题。
负荷情况、所处环境等很多因素都影响着船用锅炉，其蒸汽压力调节系统不同于陆地锅炉蒸汽压力调节系统。船用锅炉固定量的燃料所发出的热量一般比较稳定，所以往往事先确定好风油比再对其加以控制。蒸发量相同时，其体积也较陆地工业锅炉要小得多。船用锅炉的蒸发量变化范围大且波动频繁，因此，其控制系统应做到快速调节及自动调节。
近年来，船用锅炉蒸汽压力调节系统多使用传统PID控制或双位控制。其中，双位控制能保证蒸汽压力只在一定范围内波动，却不能实现定值调节。简单的PID控制虽能实现定值调节，却在控制参数的选取上存在较大困难，从而限制了控制品质的提高。现在多用经验试凑法来选取PID控制器的参数，但是，固定的参数一般无法适应船用锅炉运行中多变的状态，控制的精度也很难得到保证。
神经网络控制是一种智能控制，能够用来克服被控对象的非线性、不确定性等特性对系统控制所造成的困难。将BP神经网络PID控制器用于锅炉蒸汽压力调节系统，能够根据不同的现场情况在线实时地调整系统参数，高效改善控制效果，进一步提高系统的鲁棒性和自适应能力。同时，结合MATLAB软件及其SIMULINK模块，将能很好地完成仿真并达到应用要求。
锅炉蒸汽压力控制的国内外研究动态
锅炉蒸汽压力控制系统是一个结构复杂的工业系统，其控制对象具有非线性、时变性、大惯性、大时滞性等多种不利于控制的特性。而蒸汽压力控制又是锅炉动力装置的一个重要环节，它的控制会直接影响汽轮机转速的控制。所以，在经济快速发展的大形势下，人们对锅炉蒸汽压力的控制越发关注。
70年代前，船用锅炉蒸汽压力调节系统多用气动或液压控制方式。后来，随着计算机科学的发展及自动化水平的提高，开始使用全电式系统。90年代后，过程控制领域出现两项重大技术进步：DCS（集散式控制系统）和PLC（可编程控制器）。它们成功将通信技术与计算机技术结合，替代了常规的仪表和集电器回路，实现了I/O的双向通讯。于是，船用锅炉也开始使用DCS和PLC来对其系统加以控制。虽然我国造船业发展十分迅速，出口船舶量逐年攀升，但其控制系统仍以进口为主，其进口公司大多也都是采用的DCS或PLC控制系统。
目前，国内外的船用锅炉蒸汽压力调节系统所用的控制设备大多为DCS或PLC，其在安全性、稳定性及控制效果方面都较为良好[2]。然而，这些控制方法中仍存在一些未能很好解决的问题，如指令过于简单，编程方式较难掌握，未能真正应用于实际。用模糊PID控制锅炉蒸汽压力，由于其模糊查询表、模糊规则等都不准确，控制效果不佳。至于神经网络控制，由于其计算复杂，暂时并未能应用到DCS和PLC中，一般是在上位机做一些优化的工作。
目 录
第1章 绪论 1
1.1 课题背景及意义 1
1.2 锅炉蒸汽压力控制的国内外研究动态 2
1.3 论文内容安排 2
第2章 船用锅炉蒸汽压力系统概述 4
2.1 船用锅炉的蒸汽产生过程 4
2.2 船用锅炉蒸汽压力控制系统 4
2.2.1 船用锅炉蒸汽压力控制系统的组成 4
2.2.2 船用锅炉蒸汽压力控制系统的任务 5
2.3 船用锅炉主蒸汽压力系统模型推导 5
2.4 船用锅炉蒸汽压力系统数学模型 8
2.5 本章小结 9
第3章 神经网络概述 10
3.1 引言 10
3.2 人工神经网络的基本概念 10
3.2.1 人工神经网络的基本介绍 10
3.2.2 人工神经网络的基本结构 11
3.2.3 激活转移函数 12
3.2.4 人工神经网络的分类 12
3.3 人工神经网络原理 13
3.3.1 一般神经元模型 13
3.3.2 感知器模型 14
3.4 人工神经网络的学习 14
3.5 BP神经网络(反向传播网络） 16
3.5. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
1 BP神经网路概述 17
3.5.2 BP学习算法 17
3.6 本章小结 20
第4章 基于神经网络的PID控制器的设计 21
4.1 PID控制器 21
4.1.1 PID控制器简介 21
4.1.2 PID控制器的原理 21
4.1.3 PID控制器的特点 22
4.2 PID控制与神经元网络相结合的研究现状 23
4.3 单神经元结构的自适应PID控制器 23
4.4 基于BP神经网络的PID控制器的设计 25
4.5 对船用锅炉蒸汽压力控制的仿真研究 26
4.5.1 锅炉蒸汽压力数学近似 26
4.5.2 传统PID控制 26
4.5.3 基于BP神经网络的PID控制方法 27
4.6 本章小结 30
结 论 31
致 谢 32
参 考 文 献 33
附录 35
绪论
课题背景及意义
随着计算机技术和工业生产的进步与发展，人类对工业生产过程及日常生活的自动化水平的要求也越来越高。一个智能的、便于掌握及应用的控制算法将会对生产的安全性和高效性都产生巨大的影响。
然而，学术研究的成果与现实的生产应用技术很难同步发展，有时甚至相差几十年。其影响因素有很多，如技术未能及时推广、与现实的物理条件不相适应、技术本身存在些许缺陷等，一个很普遍的问题就是理论研究尚可，实际应用背景的支持严重缺乏[1]。
我们很难在实验室中模拟真实的工业生产环境与运行过程，很多情况下，我们只有尽量寻找最佳的研究对象，努力将相关的知识投入实践，在学习与研究中更好地将理论成果转化为先进的应用技术。
目前，我国船舶正步步走向大型化，伴随着这一发展趋势的，是船用锅炉蒸汽蒸发量的增大，人们对船舶续航能力要求的不断提高以及船用锅炉经济燃烧与使用安全的迫切需要。但是，蒸汽压力控制系统自动化水平限制，不够先进的科学分析手段和监控装置缺乏等现实因素都限制了我国船用锅炉热效率的提高。如何节能降耗，保证锅炉安全运行与经济燃烧，怎样提高自动化水平降低工人体力负担，都是现在必须面对的严峻问题。
负荷情况、所处环境等很多因素都影响着船用锅炉，其蒸汽压力调节系统不同于陆地锅炉蒸汽压力调节系统。船用锅炉固定量的燃料所发出的热量一般比较稳定，所以往往事先确定好风油比再对其加以控制。蒸发量相同时，其体积也较陆地工业锅炉要小得多。船用锅炉的蒸发量变化范围大且波动频繁，因此，其控制系统应做到快速调节及自动调节。
近年来，船用锅炉蒸汽压力调节系统多使用传统PID控制或双位控制。其中，双位控制能保证蒸汽压力只在一定范围内波动，却不能实现定值调节。简单的PID控制虽能实现定值调节，却在控制参数的选取上存在较大困难，从而限制了控制品质的提高。现在多用经验试凑法来选取PID控制器的参数，但是，固定的参数一般无法适应船用锅炉运行中多变的状态，控制的精度也很难得到保证。
神经网络控制是一种智能控制，能够用来克服被控对象的非线性、不确定性等特性对系统控制所造成的困难。将BP神经网络PID控制器用于锅炉蒸汽压力调节系统，能够根据不同的现场情况在线实时地调整系统参数，高效改善控制效果，进一步提高系统的鲁棒性和自适应能力。同时，结合MATLAB软件及其SIMULINK模块，将能很好地完成仿真并达到应用要求。
锅炉蒸汽压力控制的国内外研究动态
锅炉蒸汽压力控制系统是一个结构复杂的工业系统，其控制对象具有非线性、时变性、大惯性、大时滞性等多种不利于控制的特性。而蒸汽压力控制又是锅炉动力装置的一个重要环节，它的控制会直接影响汽轮机转速的控制。所以，在经济快速发展的大形势下，人们对锅炉蒸汽压力的控制越发关注。
70年代前，船用锅炉蒸汽压力调节系统多用气动或液压控制方式。后来，随着计算机科学的发展及自动化水平的提高，开始使用全电式系统。90年代后，过程控制领域出现两项重大技术进步：DCS（集散式控制系统）和PLC（可编程控制器）。它们成功将通信技术与计算机技术结合，替代了常规的仪表和集电器回路，实现了I/O的双向通讯。于是，船用锅炉也开始使用DCS和PLC来对其系统加以控制。虽然我国造船业发展十分迅速，出口船舶量逐年攀升，但其控制系统仍以进口为主，其进口公司大多也都是采用的DCS或PLC控制系统。
目前，国内外的船用锅炉蒸汽压力调节系统所用的控制设备大多为DCS或PLC，其在安全性、稳定性及控制效果方面都较为良好[2]。然而，这些控制方法中仍存在一些未能很好解决的问题，如指令过于简单，编程方式较难掌握，未能真正应用于实际。用模糊PID控制锅炉蒸汽压力，由于其模糊查询表、模糊规则等都不准确，控制效果不佳。至于神经网络控制，由于其计算复杂，暂时并未能应用到DCS和PLC中，一般是在上位机做一些优化的工作。
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