【摘 要】
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PID控制规律用于控制系统的时候,不仅结构简单,而且控制稳定可靠,并且调整方便,因此被广泛的应用于控制系统中。但是随着人类科技的发展以及认识程度的提高,目前需要控制的DC
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PID控制规律用于控制系统的时候,不仅结构简单,而且控制稳定可靠,并且调整方便,因此被广泛的应用于控制系统中。但是随着人类科技的发展以及认识程度的提高,目前需要控制的DCS系统的结构越来越错综复杂,但是对控制精度以及鲁棒性的要求却更加严格,传统的PID控制算法应用在这些系统中,往往达不到相应的控制要求,先进控制算法相比传统PID算法可以达到更好的控制效果,控制精度和鲁棒性更佳,因此研究新兴控制算法在DCS控制系统的应用是有必要的。文章中的主要内容如下：1.分析并介绍神经网络的生物神经元模型以及神经网络的发展过程,介绍DCS的发展。2.研究并介绍了神经网络的单层传感器模型以及多层传感器模型。3.研究并分析介绍了BP神经网络,并且通过推导含有两层隐层的BP神经网络来研究BP神经网络算法,并研究它的推导方式以及过程,并研究BP神经网络算法的学习算法以及其在预测中的算法实现。4.研究分析了时滞的SISO工业控制系统的延时辨识,智能预测系统模型,基于神经网络预测的PID控制器,系统预测输出的反馈校正。做了非线性和线性时迟延时间d的辨识仿真,线性和非线性实时控制的仿真以及非线性和线性模型辨识的对比仿真。5.研究分析DCS控制系统结构组成,分别研究了现场控制站,系统网络,人机接口现场总线,并研究分析了现场控制站的结构和控制方式,并以ABB公司的Symphony系统为例详细做了DCS的研究分析。6.研究并将神经网络算法用于DCS控制系统中,主要用于辨识模型,完成控制。最后部分总结了论文的主要工作,并对今后进一步的研究工作进行了展望。
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