BP算法在线优化PI控制器参数的PLC实现

BP算法在线优化PI控制器参数的PLC实现

摘  要

目前工业自动化水平已成为能够衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。而常规PID是现在的工业控制中被广泛使用的一种控制方法。常规PID控制器具有结构简单、可靠性高的特点。本设计通过构建新的人工神经网络自学习PI控制器模型，将BP神经网络和常规PI 控制器融为一体，该模型既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力，又具有常规PI控制器结构简单、可靠性高的特点。本设计首先建立了单容水箱过程控制系统的对象，其次将BP神经网络在线优化PI控制器算法用PLC程序实现，并应用到单容水箱过程控制系统中，实验结果表明BP神经网络在线优化PI的实时监控曲线优于常规PI控制器的控制效果，系统控制性能指标中的调节时间和上升时间得到了较好的改善，证明了BP神经网络算法优化PI控制器的可行性和有效性。

关键词： PI控制器；神经网络BP算法；PLC

目  录

摘要 I

Abstract II

1 绪论 1

1.1 概述 1

1.2 设计方法及内容 3

2 基本理论 4

2.1 PID控制 4

2.2 BP人工神经网络学习算法 7

2.3 PLC工作原理 11

2.4 S7-200软件 13

3 程序设计 14

3.1 实验装置 14

3.2 I/O地址分配 14

3.3 PID回路表 15

3.4 变量地址统计 15

3.5 编程思想 16

3.6 主要程序介绍 18

3.7 实验数据及结果 24

结论 25

致谢 26

参考文献 27