基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法的開(kāi)題報(bào)告【摘要】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域一直是一個(gè)熱點(diǎn)話(huà)題，PID控制算法是傳統(tǒng)控制領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛的控制算法之一。本文研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)整PID參數(shù)，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)秀的控制效果。本文將從算法理論、仿真實(shí)驗(yàn)等方面展開(kāi)研究，旨在提出一種可行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法，為控制領(lǐng)域的發(fā)展提供參考。【關(guān)鍵詞】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PID控制；自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)；控制效果一、研究背景與意義隨著工業(yè)自動(dòng)化的快速發(fā)展，控制算法的開(kāi)發(fā)與優(yōu)化成為了重要的研究方向。傳統(tǒng)控制方法中，PID控制算法以其簡(jiǎn)單性及使用廣泛等特點(diǎn)，成為了控制領(lǐng)域中最常用的一種控制算法。然而，PID控制算法在工程實(shí)際應(yīng)用中存在著不足之處，如無(wú)法適應(yīng)非線(xiàn)性系統(tǒng)等問(wèn)題。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域的應(yīng)用得到了廣泛關(guān)注。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的擬合能力及自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，在控制領(lǐng)域中可以用于建立系統(tǒng)模型、控制器設(shè)計(jì)等方面?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法正是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與PID控制算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)秀的控制效果。因此，研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法具有重要的意義。可將其應(yīng)用于工業(yè)控制、自動(dòng)化控制等實(shí)際應(yīng)用中，提升控制效率、降低成本、提升技術(shù)水平，對(duì)行業(yè)的發(fā)展具有一定的推動(dòng)作用。二、相關(guān)研究現(xiàn)狀PID控制算法是經(jīng)典的控制算法，具有簡(jiǎn)潔易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，應(yīng)用廣泛。研究者通過(guò)結(jié)合不同的算法思路及控制方法，提升PID控制算法的性能。如在[1]中，研究者設(shè)計(jì)了一種滑模模糊PID控制算法，該算法結(jié)合了模糊控制與滑模控制思路，在一定程度上克服了傳統(tǒng)PID控制算法中存在的問(wèn)題，達(dá)到了更好的控制效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的控制方法，在控制領(lǐng)域得到了快速的發(fā)展。研究者通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合系統(tǒng)模型、設(shè)計(jì)控制器等方式，優(yōu)化了系統(tǒng)性能。在[2]中，研究者針對(duì)非線(xiàn)性水輪機(jī)調(diào)速控制問(wèn)題，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法，通過(guò)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬控制器，實(shí)現(xiàn)了良好的控制效果。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與PID控制算法相結(jié)合，其基本思路是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)整PID參數(shù)，優(yōu)化控制效果。在[3]中，研究者提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)參數(shù)，調(diào)整PID參數(shù)，實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)。三、研究?jī)?nèi)容及方案本文旨在研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法，具體內(nèi)容如下：1.算法理論首先，研究基本的PID控制算法原理以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理。然后，探究?jī)煞N算法相互結(jié)合的原理及實(shí)現(xiàn)方式，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)整PID參數(shù)，實(shí)現(xiàn)更優(yōu)秀的控制效果。2.算法實(shí)現(xiàn)在MATLAB仿真環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法，并與常規(guī)的PID控制算法進(jìn)行比較。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法應(yīng)用于液位控制等實(shí)際控制問(wèn)題中，驗(yàn)證其控制效果及優(yōu)越性。3.總結(jié)分析總結(jié)研究結(jié)果，分析該算法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍。同時(shí)，探究未來(lái)可能的改進(jìn)方向及研究方向，為后續(xù)控制算法的研究提供參考。四、預(yù)期成果本文旨在研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法，在算法理論及實(shí)踐應(yīng)用方面都能有所創(chuàng)新。預(yù)期實(shí)現(xiàn)如下成果：1.理論方面，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法，探究了其原理及實(shí)現(xiàn)方式。2.實(shí)驗(yàn)方面，通過(guò)MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法優(yōu)越性。3.實(shí)際應(yīng)用方面，將該算法應(yīng)用于液位控制等實(shí)際控制問(wèn)題中，實(shí)現(xiàn)了良好的控制效果。四、工作計(jì)劃時(shí)間規(guī)劃：從2022年9月開(kāi)始，到2023年6月結(jié)束，共計(jì)10個(gè)月。1.搜集文獻(xiàn)資料，熟悉PID控制算法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的理論知識(shí)（2個(gè)月）2.研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法相關(guān)理論（2個(gè)月）3.在MATLAB仿真環(huán)境下實(shí)現(xiàn)該算法（3個(gè)月）4.將算法運(yùn)用于液位控制等實(shí)際控制問(wèn)題中（2個(gè)月）5.總結(jié)分析研究結(jié)果（1個(gè)月）6.撰寫(xiě)畢業(yè)論文（2個(gè)月）參考文獻(xiàn)：[1]李俊，王娟，趙凱榮.基于滑模模糊PID算法的無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制[J].微計(jì)算機(jī)信息,2020,36(08):43-45.[2]王瑋，潘毅，周偉.基于模糊神經(jīng)控制的非線(xiàn)性水輪機(jī)調(diào)速系統(tǒng)[J].控制