一种基于PID神经网络的双容液位控制系统
| 专利类型 | 实用新型 | 法律事件 | 授权; 实施许可; 未缴年费; |
| 专利有效性 | 失效专利 | 当前状态 | 权利终止 |
| 申请号 | CN201720127251.5 | 申请日 | 2017-02-13 |
| 公开(公告)号 | CN206563911U | 公开(公告)日 | 2017-10-17 |
| 申请人 | 广州大学; | 申请人类型 | 学校 |
| 发明人 | 舒华; 张杰; | 第一发明人 | 舒华 |
| 权利人 | 广州大学 | 权利人类型 | 学校 |
| 当前权利人 | 广州大学 | 当前权利人类型 | 学校 |
| 省份 | 当前专利权人所在省份：广东省 | 城市 | 当前专利权人所在城市：广东省广州市 |
| 具体地址 | 当前专利权人所在详细地址：广东省广州市番禺区大学城外环西路230号 | 邮编 | 当前专利权人邮编：510006 |
| 主IPC国际分类 | G05D9/12 | 所有IPC国际分类 | G05D9/12 ; G05B13/04 |
| 专利引用数量 | 0 | 专利被引用数量 | 2 |
| 专利权利要求数量 | 2 | 专利文献类型 | U |
| 专利代理机构 | 广州市华学知识产权代理有限公司 | 专利代理人 | 裘晖; |
| 摘要 | 本实用新型公开了一种基于PID神经网络的双容液位控制系统，其特征在于，包括二变量PID神经网络 控制器 、第一直流 水 泵 、第二直流水泵、双容水箱、第一液位 传感器 和第二 液位传感器 ；所述二变量PID神经网络控制器的输入端口连接第一液位传感器和第二液位传感器，二变量PID神经网络控制器的输出端口连接第一直流水泵和第二直流水泵；所述第一直流水泵和第二直流水泵分别连接双容水箱的两个容器；所述第一液位传感器和第二液位传感器分别置于双容水箱的两个容器内。本实用新型具有不需要测量或辨识被控对象的内部参数的优点，在强耦合多变量系统的控制中，具有优良的解耦控制性能。 | ||
| 权利要求 | |||
| 说明书全文 | 一种基于PID神经网络的双容液位控制系统技术领域[0001] 本实用新型属于双容水箱液位控制领域，特别涉及一种基于PID神经网络的双容液位控制系统。 背景技术[0002] 双容水箱液位系统是复杂的工业过程中重要的被控对象之一，它具有大滞后、强耦合和强非线性的特性。目前此控制领域经常采用基于精确数学模型的传统控制或模糊控制手段。 [0003] 对于双容水箱这类多变量强耦合强非线性系统，由于难以建立被控对象精确数学模型，因此传统控制方法难以实施且无法取得满意的解耦控制效果。 [0004] 因此，需要设计一种新型双容水箱液位控制系统，以解决这类控制问题。实用新型内容 [0005] 本实用新型的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于PID神经网络的双容液位控制系统，其具有不需要测量或辨识被控对象的内部参数的优点，在强耦合多变量系统的控制中，具有优良的解耦控制性能。 [0006] 本实用新型的目的通过以下的技术方案实现：一种基于PID神经网络的双容液位控制系统，包括二变量PID神经网络控制器、第一直流水泵、第二直流水泵、双容水箱、第一液位传感器和第二液位传感器；所述二变量PID神经网络控制器的输入端口连接第一液位传感器和第二液位传感器，二变量PID神经网络控制器的输出端口连接第一直流水泵和第二直流水泵；所述第一直流水泵和第二直流水泵分别连接双容水箱的两个容器；所述第一液位传感器和第二液位传感器分别置于双容水箱的两个容器内。 [0007] 优选的，所述二变量PID神经网络控制器具体为配备有PID神经网络计算功能的计算机。 [0008] 本实用新型与现有技术相比，具有如下优点和有益效果： [0009] 本实用新型提供的基于PID神经网络的双容液位控制系统不需要测量或辨识被控系统的内部参数，在进行控制的同时根据控制效果进行在线自学习及调整，具有的优良解耦控制性能，可以达到速度快、超调小、无静差的控制效果。附图说明 [0010] 图1是本实施例装置结构示意图； [0011] 图2是本实施例二变量PID神经网络控制器结构示意图。 具体实施方式[0012] 下面结合实施例及附图对本实用新型作进一步详细的描述，但本实用新型的实施方式不限于此。 [0013] 如图1所示，一种基于PID神经网络的双容液位控制系统，包括二变量PID神经网络控制器1、直流水泵2(包括直流水泵一和直流水泵二)、双容水箱3和液位传感器4(包括液位传感器一和液位传感器二)，具体的：所述二变量PID神经网络控制器1的输入端口连接液位传感器一和液位传感器二，二变量PID神经网络控制器1的输出端口连接直流水泵一和直流水泵二；所述直流水泵一和直流水泵二分别连接双容水箱3的两个容器；所述液位传感器一和液位传感器二分别置于双容水箱3的两个容器内。 [0014] 本实施例中提供的基于PID神经网络的双容液位控制系统可以实时检测双容水箱两个容器液位，通过PID神经网络学习改善控制精度，实现解耦控制。 [0015] 所述二变量PID神经网络控制器1用于接收设定的液位值，同时接收液位传感器一和液位传感器二反馈回来的实时双容液位值，解耦计算出直流水泵一和直流水泵二的参数值，通过控制直流水泵转速进而改变注水流量，对双容水箱3的两个容器液位进行调整，液位传感器一和液位传感器二获取液位高度数据并反馈到二变量PID神经网络控制器1。 [0016] 如图2所示，所述二变量PID神经网络控制器1的PID神经网络具体为：由两个子网互联，各子网为三层网络，子网结构为2-3-1型，输入层1神经元个数为2个，隐含层2神经元个数为3个，输出层3神经元个数为2个。输入层1神经元输入液位给定值和液位反馈值，隐含层2各神经元的输出函数互不相同，分别为比例元、积分元和微分元，完成比例、积分和微分运算，输出层3神经元输出控制量。其中，神经元之间的连接对应不同且可不断调整更新的连接权系数4，调整连接权值采用BP算法。 [0017] 其中，所述二变量PID神经网络控制器1具体为配备有PID神经网络计算功能的计算机。 [0018] 上述实施例为本实用新型较佳的实施方式，但本实用新型的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本实用新型的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本实用新型的保护范围之内。 |
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