基于改进型BP神经网络的PID控制器在惯性测量系统中的应用

李德强; 张阳安

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Application of PID Controller based on Improved BPNN in the Magnetic Inertial Measurement System

首发时间：2015-01-14

LI Deqiang ¹
LI Deqiang(1989-), Male, Master, Embedded system
ZHANG Yangan ¹
ZHANG Yang'an(1972-), Male, Associate Professor, Optical Communication System and Embedded System

1、State Key Laboratory of Information Photonics and Optical Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijng, PRC (100876)

Abstract：To adapt slow time variation of the hardware parameters and nonlinearities in Magnetic Inertial Measurement System (MIMS), the improved Back Propagation Neural Network (BPNN) algorithm is effectively integrated to the traditional PID controller. BPNN has the ability to represent any nonlinear functions, which can achieve the best combination of PID three coefficients in real time online learning. Using BPNN can help to build the coefficient self-learning PID controller in MIMS. The simulation which was established in MATLAB indicates that the improved BPNN PID controller can improve the robustness of system and has high accuracy control. At last, experiments in MIMS convincingly verified the simulation.

keywords： Magnetic Inertial Measurement System Improved BPNN PID controller

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基于改进型BP神经网络的PID控制器在惯性测量系统中的应用

李德强 ¹
LI Deqiang(1989-), Male, Master, Embedded system
张阳安 ¹
ZHANG Yang'an(1972-), Male, Associate Professor, Optical Communication System and Embedded System

1、北京邮电大学信息光子学与光通信研究院，北京，100876

摘要：为了适应惯性测量系统硬件参数的慢时变性以及系统的非线性，在传统PID控制理论的基础上有机的集成了改进型的BP神经网络算法。BP神经网络算法能够逼近任意的非线性函数，通过BP神经网络算法的线上学习，PID控制器的三、个参数kp、ki以及kd能够达到一个最好性能的组合。在惯性测量系统中，利用BP神经网络算法能够协助传统PID控制器参数的有效整定。本文在MATLAB环境下搭建了仿真实验，仿真结果证明了改进型BP神经网络算法能够提高系统的鲁棒性。最后在真实惯性测量系统中做的测试验证了仿真结论的正确性。

关键词：磁悬浮测量系统改进BP神经网络 PID控制器

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LI Deqiang,ZHANG Yangan. Application of PID Controller based on Improved BPNN in the Magnetic Inertial Measurement System[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2015-01-14]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201501-234.

No.4627112102870414****

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论文编号	201501-234
论文题目	基于改进型BP神经网络的PID控制器在惯性测量系统中的应用
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