【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 176-179页,共5页

【作 者】： 曹露 ; 熊智新 ; 胡慕伊

【摘 要】 研究纸浆浓度控制问题，针对纸浆浓度控制系统存在的大滞后、非线性和时变性等特点，常规的PID控制器很难达到理想的控制效果。为了改善纸浆浓度控制系统性能，提出了BP神经网络和将神经网络与PID控制规律融为一体的PID神经网络（PIDNN）两种控制方案。通过对纸浆浓度模型辨识和控制问题的分析，应用BP和PIDNN进行了仿真比较研究。结果表明，BP和PIDNN仿真效果都比较理想，但BP网络结构复杂，参数难以调整；用PIDNN方法既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确的优点，又具有神经网络自学习、自适应之能力，满足实时控制的要求，对于复杂系统是一种实用而简便的控制方法。