优化的BP神经网络在水轮机调节系统中的应用研究

针对常规PID难以取得期望的控制效果和单一神经网络在线整定存在结构复杂、学习时间过长、收敛速度慢等问题,提出了一种基于主成份优化的BP神经网络PID控制。利用主成份分析对网络的输入层单元进行降维分析,以此简化网络的结构,提高网络的收敛速度及泛化能力,进而提升智能控制系统的控制品质。基于上述理论在MATLAB/Simulink平台进行水轮机调节系统实例仿真分析,阐述并分析试验结果,说明了经主成份分析优化后的BP神经网络PID控制效果较优化前有了显著改善。