一种基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法

本发明涉及气压控制，特别涉及一种基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法。

背景技术：

1、在工业自动化控制系统中，气压控制是一种广泛应用的控制方式。在生产过程中，对气压的控制要求非常高，控制精度和响应速度是关键因素。传统的pid控制方法已经广泛应用于气压控制领域，但是，由于气压控制系统的非线性和时变性，传统的pid控制器难以满足高精度、高稳定性的控制要求。为此，近年来，越来越多的研究者开始将模型预测控制（mpc）算法应用于气压控制中，以提高控制精度和稳定性。

2、mpc算法是一种先进的控制方法，它基于数学模型对系统进行预测，并采用优化算法进行控制。mpc算法具有很强的建模能力和优化能力，能够对非线性、时变的系统进行有效控制。因此，mpc算法在气压控制领域得到了广泛应用，并取得了很好的控制效果。

3、然而，mpc算法的应用也存在一些问题，例如计算量大、计算速度慢、实时性差等。为了解决这些问题，一些研究者开始探索将bp神经网络模型与mpc算法相结合，以提高控制系统的计算速度和实时性。bp神经网络模型具有很强的非线性建模能力和逼近能力，能够对系统进行精确的预测和优化控制。因此，将bp神经网络模型与mpc算法相结合的控制方法也得到了广泛关注。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于模型控制预测（mpc）的bp神经网络的pid控制气压的优化方法，通过建立气压控制系统的动态模型，将其转化为一个多变量优化问题，通过对控制系统的模型进行求解，实现对气压的快速精确控制。

2、本发明的技术方案是：本发明基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法，包括有如下步骤：

3、1）建立bp神经网络气压控制模型，并对其进行训练，获取控制系统的动态特性参数；

4、2）基于mpc算法，建立气压控制系统的多变量优化模型，将其转化为一个带有限制条件的最优化问题；

5、3）通过对优化模型进行求解，得到气压控制系统的最优控制策略；

6、4）将控制策略转化为pid控制器参数，实现气压控制系统的闭环控制。

7、在本发明的控制方法中，bp神经网络模型用于对气压进行预测和优化控制，通过学习过程自适应地调整模型参数，以适应不同的气压控制场景。模型预测控制（mpc）算法基于气压传感器采集的气压信号和预测模型，在每个控制周期内预测未来一段时间内的气压变化趋势，并根据预测结果计算出控制信号。pid控制器用于实时调节和修正，能够在短时间内对气压进行快速响应，保持控制系统的稳定性和鲁棒性。两者相结合，能够有效提高气压控制系统的控制精度、稳定性和实时性。

8、本发明提出的基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法具有以下特征：

9、1、基于bp神经网络的气压控制模型具有较高的精度和泛化能力；

10、2、基于mpc算法的多变量优化模型能够全面考虑气压控制系统的非线性、耦合性等复杂特性；

11、3、通过对模型的优化求解，实现了气压控制系统的快速响应和精确控制；

12、4、本发明所提供的基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法具有较好的鲁棒性和稳定性，适用于复杂气压控制系统的实时控制。

技术特征：

1.一种基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法，其特征在于，所述的bp神经网络气压控制模型可对气压控制系统的非线性特性进行建模，并在训练bp神经网络模型时，使用的训练数据集包括历史气压数据和对应的控制信号数据，采用反向传播算法进行训练，在训练过程中对隐含层神经元数量和层数进行优化，提高控制系统的鲁棒性和抗干扰性能。

3.根据权利要求1所述的基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法，其特征在于，所述的pid控制器采用自适应pid控制器或模糊pid控制器，并且pid控制器参数根据控制策略进行自适应调整，以适应不同工况下的气压控制需求，提高控制系统的自适应能力和鲁棒性。

4.根据权利要求1所述的基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法，其特征在于，所述的模型预测控制算法采用线行二次规划算法，并且采用线性化控制方法对气压控制系统进行建模，并考虑控制系统的时延和动态响应特性。

5.根据权利要求1所述的基于模型控制预测的bp神经网络的pid控制气压的优化方法，其特征在于，所述的多变量优化模型包括对气压、流量等多个控制变量进行联合优化，多变量优化模型采用模型预测控制算法对未来状态进行预测，并优化控制策略。

技术总结
本发明属于气压控制优化方法技术领域，提供一种基于模型控制预测的BP神经网络的PID控制气压的优化方法，包括以下步骤，1）建立BP神经网络气压控制模型；2）基于模型预测控制算法建立多变量优化模型；3）将控制策略转化为PID控制器参数；4）实现气压控制系统的闭环控制。该方法可以有效地实现气压的精确控制，提高控制精度和控制速度，同时也可以对密封性环境不太理想的系统达到气体动态平衡并实现气压值的精确控制，即适用于各种气压控制场景。

技术研发人员：李念强,袁浩
受保护的技术使用者：济南大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14