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                  BP算法在線優化PI控制器參數的PLC實現

                   本文ID:LWGSW3244 價格:128元
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                  電氣自動化論文編號:ZD155   附開題報告,任務書,論文,外文翻譯,和其他過程材料  論文字數:12486,頁數:31

                  目  錄
                  摘要 I
                  Abstract II
                  1 緒論 1
                  1.1 概述 1
                  1.2 設計方法及內容 3
                  2 基本理論 4
                  2.1 PID控制 4
                  2.2 BP人工神經網絡學習算法 7
                  2.3 PLC工作原理 11
                  2.4 S7-200軟件 13
                  3 程序設計 14
                  3.1 實驗裝置 14
                  3.2 I/O地址分配 14
                  3.3 PID回路表 15
                  3.4 變量地址統計 15
                  3.5 編程思想 16
                  3.6 主要程序介紹 18
                  3.7 實驗數據及結果 24
                  結論 25
                  致謝 26
                  參考文獻 27

                  摘  要
                  目前工業自動化水平已成為能夠衡量各行各業現代化水平的一個重要標志。而常規PID是現在的工業控制中被廣泛使用的一種控制方法。常規PID控制器具有結構簡單、可靠性高的特點。本設計通過構建新的人工神經網絡自學習PI控制器模型,將BP神經網絡和常規PI 控制器融為一體,該模型既具有神經網絡自學習、自適應及逼近任意函數的能力,又具有常規PI控制器結構簡單、可靠性高的特點。本設計首先建立了單容水箱過程控制系統的對象,其次將BP神經網絡在線優化PI控制器算法用PLC程序實現,并應用到單容水箱過程控制系統中,實驗結果表明BP神經網絡在線優化PI的實時監控曲線優于常規PI控制器的控制效果,系統控制性能指標中的調節時間和上升時間得到了較好的改善,證明了BP神經網絡算法優化PI控制器的可行性和有效性。

                  關鍵詞: PI控制器;神經網絡BP算法;PLC
                  The PLC Realize of Optimal PI Controller Parameters on Line Base on BP Net
                  Abstract
                  At present the level of industrial automation has already become an important symbol, which is able to judge all trades modernized level. And now the conventional PID is a control method which is used widely in the industrial control. The routine PID controller has characteristic of the structure simplicity and the high of reliability. Combining the routine PI controller with BP neural networks, a new model of the PI controller that is able to self -learning of the new manpower neural networks is designed in this paper. Then the new model not only has the ability of self-learning neural network, adaptive arbitrary function approximation, but also has a characteristic of structure simple and high reliability in the conventional PID controller. Firstly this design built a object of single-tank process control system. Secondly the algorithm of PI controller parameters by optimization of BP neural networks on line is realized by PLC program in single-tank-testing process control devices. The results show that the algorithm of PI controller parameters by optimization of BP neural networks on line is better than the conventional PI controller. The adjusted time and the rise time is improved, and the algorithm is feasibility and effective.

                  Keywords:PID controller; BP Neural network algorithm; PLC


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