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根据实验室现场对控制的要求，提出了一种将常规PID 控制与BP 神经网络相结合的自适应PID 控制器，该控制器运用神经网络和BP 算法实现了对PID 参数的在线调整。把该控制器应用于某航空发动机燃油泵调节器滑油压力控制中，实验结果表明，与传统数字PID 控制器相比，该控制器具有更好的控制效果和更好的鲁棒性。
气动系统由于具有成本低廉、安全可靠、无污染等优点，目前已广泛地应用于工业上的各个邻域。但是，由于空气可压缩性大等因素的存在，导致了气动伺服系统的非线性强，这使得使用传统的线性控制理论与方法很难获得满意的动态响应性能和稳态精度。在工业控制中，由于常规PID 控制器结构简单、可靠易实现，得到了广泛的应用。但是，当被控过程具有非线性、时变不确定性，难以建立精确的数学模型时，应用常规的PID 控制器不能达到理想的控制效果，而且由于常规PID 控制受到参数整定方法繁杂的困扰，参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差,为此，参数自适应整定的PID 控制被广泛研究和应用[1]-[3]。本文利用BP 神经网络的强鲁棒性、容错性、并行处理和自学习等特点，将其与常规PID 控制相结合，形成了参数自整定的自适应PID 控制，并将其应用于滑油压力气动控制中。实验结果表明，与常规PID控制相比，将基于BP 网络参数自整定的PID 控制应用于滑油压力气动控制系统中能取得良好的控制品质，并具有较强的自适应能力。
气动系统由于具有成本低廉、安全可靠、无污染等优点，目前已广泛地应用于工业上的各个邻域。但是，由于空气可压缩性大等因素的存在，导致了气动伺服系统的非线性强，这使得使用传统的线性控制理论与方法很难获得满意的动态响应性能和稳态精度。在工业控制中，由于常规PID 控制器结构简单、可靠易实现，得到了广泛的应用。但是，当被控过程具有非线性、时变不确定性，难以建立精确的数学模型时，应用常规的PID 控制器不能达到理想的控制效果，而且由于常规PID 控制受到参数整定方法繁杂的困扰，参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差,为此，参数自适应整定的PID 控制被广泛研究和应用[1]-[3]。本文利用BP 神经网络的强鲁棒性、容错性、并行处理和自学习等特点，将其与常规PID 控制相结合，形成了参数自整定的自适应PID 控制，并将其应用于滑油压力气动控制中。实验结果表明，与常规PID控制相比，将基于BP 网络参数自整定的PID 控制应用于滑油压力气动控制系统中能取得良好的控制品质，并具有较强的自适应能力。
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