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基于神经网络PID算法的镀液温度控制系统(2)

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摘要：

标准最速下降法的不足是收敛速度较慢，因此在算法中引入动量因子α（0＜α＜1），以期加快算法的收敛能力，缩短算法的寻优时间。

式中：学习速率η=0.2；动量因子α=0.01。

据相关文献［7-8］推导的方法，输出层和隐含层算法的表达式分别如式（10）、（11）所示：

3 系统仿真实验

镀液温度控制系统采用电阻丝加热，通过控制固态继电器的通断时间实现电阻丝加热，从而达到控制镀液温度的要求。电阻丝的动态特性可近似用具有惯性延迟的一阶传递函数来表示：

在MATLAB 2013A 中取幅值为1 的阶跃信号，用BP-PID算法仿真，得到图3。从图3可以看出，在阶跃信号的激励下，文中提出的BP-PID 算法可以根据外部输入实时修正PID 算法中的比例系数、积分系数和微分系数，从而得到当前相对最佳的PID控制参数，获得令人满意的控制效果。

图3 BP-PID算法仿真曲线Fig.3 BP-PID algorithm simulation curves

4 实验结果及分析

电镀槽液温度控制系统的CPU 采用STM32，温度传感器选用铠装PT100，将其安装在电镀槽侧，用以测量槽液的实时温度。当外界温度为20 ℃、槽液目标温度为60 ℃时，分别采用常规PID 和BPPID 算法对槽液温度进行控制，实测结果如图5 所示。由图5 可知，在电镀槽液温度控制系统中，BPPID 算法与常规PID 算法相比，具有较小的超调量、能更快达到预期目标点位且温度曲线更加平顺，当目标温度为60 ℃时，BP-PID 算法的稳态误差小于 ℃。

5 结论

（1）在MATLAB 仿真实验中，BP-PID 控制算法能快速的整定出近似最优的PID控制参数。

图5 PID和BP-PID算法调控槽温曲线Fig.5 The bath temperature curves of PID and BP-PID algorithm

（2）在实物测试中，当环境温度为20 ℃，目标温度为60 ℃，系统的超调量小于3%，稳态误差小于±2 ℃，满足电镀工艺要求要求，达到了预期的目的。

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