典型文献
基于BP神经网络PID的活塞式深海压力传感器压力控制研究
文献摘要：
为了提高深海大压力下微小波动压力的测量精度,文章介绍了一种新型的、基于液体可压缩性的、压力平衡式的活塞式压力传感器,针对该活塞式压力传感器压力控制系统存在的非线性、参数时变性以及时滞问题,提出将反向传播(back propagation,BP)神经网络与常规比例积分微分(proportional integral derivative,PID)相结合用于传感器的压力控制;设计BP神经网络PID控制器,利用BP神经网络的在线自学习能力对常规PID控制器的参数进行在线自动调节;在建立系统数学模型并进行M atlab仿真实验验证可行性后,搭建实物平台进行实验分析.阶跃实验结果表明,与常规P ID控制相比,B P神经网络P ID的调整时间和超调量均有所减小,其动态响应能力得到提高,表现出较好的自适应能力.
文献关键词：
反向传播(BP)神经网络;比例积分微分(PID)控制;活塞;压力传感器;压力控制
中图分类号：
作者姓名：
孟涛;张彦;王勇
作者机构：
合肥工业大学 机械工程学院 ,安徽 合肥 230009
文献出处：
引用格式：
[1]孟涛;张彦;王勇-.基于BP神经网络PID的活塞式深海压力传感器压力控制研究)[J].合肥工业大学学报（自然科学版）,2022(01):24-29
A类：
在线自学习
B类：
PID,活塞式,深海,压力传感器,压力控制,高深,海大,小波动,波动压力,测量精度,液体可压缩性,压力平衡,平衡式,时变性,时滞,反向传播,back,propagation,比例积分微分,proportional,integral,derivative,自动调节,建立系统,atlab,阶跃,超调量,动态响应,响应能力,自适应能力
AB值：
0.288498
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