基于BP神經網絡的PID爐溫控制系統設計方法研究

摘要：經典PID控制器在工爐溫控制系統中得到了廣泛應用，但是PID控制器難于對復雜對象如大滯后、慢時變、非線性系統進行有效控制。提出了一種基于BP神經網絡的PID爐溫控制系統設計，利用BP神經網絡的自學習能力，根據系統的輸入和輸出數據，自動調整PID控制參數，將BP神經網絡和PID控制相結合，形成一種BP神經網絡PID控制系統。通過分析傳統PID控制和BP-PID控制的系統響應曲線，對比兩者的控制效果。結果表明，與傳統PID控制相比，BP-PID控制具有超調量小、調節時間短、抗干擾能力強等優點，能滿足工業爐溫精確控制的要求，并降低能源消耗。

關鍵詞：BP神經網絡；PID控制器；非線性系統；時變系統

一、前言

隨著工業自動化技術的快速發展，爐溫在工業生產過程中是一個重要的控制指標，精確的溫度控制直接關系到產品質量和能源消耗，它直接影響產品的質量和生產效率。爐溫控制系統在材料處理和生產過程中扮演著至關重要的角色。爐溫控制是工業生產過程中一個重要而復雜的環節，其控制性能的優劣直接關系到產品質量、能源消耗以及設備安全等諸多方面。

經典PID控制器結構簡單、性能穩定，在工業爐溫控制中得到了廣泛應用。但是，當被控對象存在非線性、時變性、不確定性等特點時，經典PID控制往往難以達到理想的控制效果。在實際工業過程控制中，爐溫控制是一個典型的非線性、大滯后、多干擾的復雜控制對象。傳統PID控制器在爐溫控制系統中存在超調量大、調節時間長等問題，難以滿足高精度、快速響應的控制要求[1]。

本文針對工業爐溫控制系統，提出一種基于BP神經網絡的PID控制方法，利用BP網絡強大的非線性映射能力和學習能力，實現PID參數的自整定，提高系統的控制精度和適應性。首先，根據爐溫控制系統的特點，設計BP神經網絡的結構和參數，并利用歷史數據對網絡進行訓練，建立爐溫控制器模型。其次，根據BP神經網絡訓練出的PID控制參數來設計PID控制器，避免了參數整定帶來的盲目性和不確定性，實現了控制器參數的最優化。最后，在上位機仿真軟件中進行爐溫控制仿真實驗，通過分析傳統PID控制器和BP-PID控制器的系統響應曲線驗證所提出方法的有效性。通過與傳統PID控制器進行對比，結果表明，BP神經網絡優化后的PID爐溫控制系統在響應速度和超調量上均有明顯改善。

二、PID控制器的原理

PID（Proportion Integration Differentiation，比例—積分—微分）控制器是一種經典的反饋控制算法，廣泛應用于工業控制系統中。其基本原理是根據當前誤差、累積誤差和誤差變化率來調節控制輸出，以使系統穩定在期望的工作點。PID控制器的數學表達式如下所示：

u（t）是控制器輸出，e（t）是當前誤差，Kp、Ki和Kd分別是比例、積分和微分系數。比例項Kp與當前誤差成正比，用于消除靜態誤差。積分項Ki與誤差的累積值成正比，用于消除穩態誤差。微分項Kd與誤差變化率成正比，用于抑制系統的振蕩和過沖現象。

在PID控制器中，參數Kp、Ki和Kd的選擇對系統的性能具有重要影響。通常情況下，這些參數需要通過試錯法或自動調節算法進行調優，以滿足系統的性能指標和控制要求。

本研究將基于BP神經網絡設計PID控制器，利用BP神經網絡的自學習特性對PID參數進行在線學習和優化，從而實現對爐溫控制系統的精確控制。

三、基于BP神經網絡的PID控制器設計

（一）BP神經網絡的結構設計

BP（Back Propagation）神經網絡是一種多層前饋神經網絡，這種神經網絡是按照誤差逆向傳播算法訓練的，目前應用十分廣泛。它通過誤差反向傳播算法對網絡權重進行調整，使網絡輸出不斷逼近期望輸出。將BP神經網絡應用于PID控制器參數整定，可以根據系統的輸入輸出數據，自適應地調整PID控制器的參數，使系統的動態響應性能得到優化[2]。

BP神經網絡是一個3層的前向網絡，包括輸入層、隱含層和輸出層，其單元結構如圖1所示。

（二）BP神經網絡對PID控制系統的改進

針對某工業爐溫控制系統，提出一種基于BP神經網絡的PID控制方法，利用BP網絡強大的非線性映射能力和學習能力，實現PID參數的自整定，提高系統的控制精度和適應性。該方法克服了傳統PID控制參數整定困難、適應性差等缺點，從而實現爐溫的精確控制[3]。

基于BP神經網絡的PID爐溫控制系統結構如圖2所示。系統的工作原理是：利用BP神經網絡的非線性函數逼近能力和學習記憶功能[4]，BP神經網絡輸出層的神經元的輸出與PID控制器中的Kp、Ki和Kd三個參數對應，實現對PID控制系統參數的調節，能夠對目標性能指標進行優化。r（k）為系統的設定輸入，y（k）為被控對象的實際輸出，u（k）為PID控制器的輸出。

四、基于BP神經網絡的PID控制器的Matlab仿真

本研究為驗證所提出的基于BP神經網絡的PID爐溫控制系統的有效性，進行了仿真實驗。以非線性、時滯時變的電爐系統作為被控對象進行仿真實驗，來檢驗神經網絡PID控制系統的性能[5]。

首先，使用了BP神經網絡作為PID控制器參數整定的核心[6]，神經網絡的結構包括3層：輸入層、輸出層和隱藏層，BP神經網絡采用的是3-8-3的結構，具體的網絡參數設置見表1。

由于BP神經網絡能夠進行自主學習并且自動調整加權系數，其穩定狀態與PID控制參數相對應。BP神經網絡實現的PID控制器仿真結構如圖3所示。

基于BP神經網絡的PID爐溫控制系統與經典PID爐溫控制系統對比仿真模型如圖4所示。

普通PID控制階躍響應曲線與基于BP神經網絡的PID控制階躍響應曲線如圖5所示。

五、結語

首先介紹了PID控制器的原理及BP神經網絡的基本理論，然后通過仿真模型構造具體的控制系統，系統地分析了神經網絡結構參數對控制效果的影響。基于BP神經網絡的PID控制為解決上述問題提供了新的思路。通過引入BP神經網絡對PID控制器參數進行在線整定，可以有效提高爐溫控制系統的動態性能和魯棒性。BP神經網絡結構的選擇和訓練算法的改進是影響控制效果的關鍵因素，需要針對具體控制對象進行合理設計[7]。

本文主要研究內容和結論如下：

第一，分析了工業爐溫控系統的特點，指出了傳統PID控制存在的不足。針對爐溫系統的非線性、時變性和不確定性等特點，提出采用BP神經網絡與PID控制相結合的方法，實現控制器參數的自整定，提高控制品質[8]。

第二，確定了BP神經網絡預測模型的結構和參數。該網絡由一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層組成，采用Sigmoid函數作為激活函數。通過對爐溫系統參數的分析，選取了與爐溫相關性大的因素作為神經網絡辨識輸入，輸出為PID控制器的三個控制參數Kp、Ki和Kd。

第三，設計了基于BP神經網絡的PID控制系統，并進行了仿真實驗。將BP神經網絡輸出的PID控制系統參數用于控制器設計，構建了基于BP神經網絡的PID控制系統。在MATLAB/Simulink環境下，與傳統PID控制進行了性能對比。結果表明，基于BP神經網絡的PID控制系統的仿真性能指標明顯優于傳統PID控制。尤其在設定值變化和負載擾動情況下，BP-PID控制表現出優越的動態特性和魯棒性，實現了對爐溫的較精確控制[9]。

總之，將BP神經網絡引入PID控制器參數整定，可以充分發揮神經網絡的智能優化能力，克服傳統PID控制器的不足，實現復雜工業過程的高性能控制。這一研究方向具有重要的理論意義和實際應用價值，值得進一步深入探索。

參考文獻

[1]傅強生，董帥帥，任永鵬，等.基于神經網絡PID算法的集熱控制系統的研究[J].電子制作，2022，30（14）：33-35.

[2]王曉瑜，閻宇威.BP神經網絡電加熱溫度控制系統PLC設計與實現[J].自動化與儀表，2021，36（12）：24-28.

[3]關長亮.基于中子活化分析儀的水泥燒成系統游離氧化鈣卡邊控制方法研究[J].水泥技術，2024（01）：69-73.

[4]任慧，王偉智.PID神經網絡在電爐控制系統中的應用[J].電腦知識與技術，2009，5（28）：8028-8030.

[5]張軍，王帥，張玉麗.基于BP神經網絡的地下管廊施工質量控制[J].沈陽工業大學學報，2020，42（05）：595-600.

[6]真可知，齊正.基于改進PID控制算法的加熱爐爐溫控制系統設計與實現[J].國外電子測量技術，2020，39（07）：62-67.

[7]張子蒙，章家巖，馮旭剛.基于RBF神經網絡整定的熱風爐溫控系統設計[J].河北科技大學學報，2019，40（06）：503-511.

[8]王安敏，劉聰毅.基于BP神經網絡PID的快速冷凍系統設計[J].計算機與數字工程，2020，48（08）：1902-1906.

[9]王安敏，耿云飛.基于神經網絡PID的解凍裝置溫濕度控制系統設計[J].計算機與數字工程，2020，48（06）：1519-1523+1532.

作者單位：福建船政交通職業學院

責任編輯：王穎振、鄭凱津