基于人工神经网络与PID的复合控制研究的开题报告一、选题背景随着自动化技术的不断发展，人工神经网络及PID控制算法在控制工程领域中得到了广泛应用。传统的PID控制算法具有响应速度快、稳态误差小、易于实现等优点，但在处理复杂的非线性系统控制问题时存在一定的局限性。而人工神经网络则可以模拟人脑神经元的运作方式，拥有非线性动力学特性和强适应性的优点。因此，将人工神经网络与PID控制相结合，建立复合控制系统具有很大的应用前景。二、研究目的及意义本研究旨在探究基于人工神经网络与PID的复合控制方法，研究其应用于非线性系统控制的效果，并将其应用于工业实践中，提高系统的控制精度和控制效率。本研究意义在于：1.探究复合控制方法在非线性系统控制中的应用，并与传统的PID控制算法进行比较。2.将研究结果应用于实际工业控制场景中，提高系统的运行效率和质量。三、研究内容及方法1.研究基于人工神经网络与PID的复合控制方法在非线性系统控制中的应用。2.基于MATLAB/Simulink软件建立非线性系统模型，并设计相应的控制方案。3.对比复合控制方法和传统的PID控制方法在非线性系统控制上的性能表现。4.在工业实践场景中，将该复合控制方法应用于温度控制等工业控制系统中，评估其效果。四、预期研究成果本研究预期达到以下成果：1.建立基于人工神经网络与PID的复合控制方案，提高非线性系统控制性能。2.基于MATLAB/Simulink软件建立相应的控制模型，验证控制方案的有效性。3.将研究结果应用于实际工业控制场景中，提高系统的控制效率和精度。五、进度安排本研究计划在一个学期内完成。第一周：选题、文献搜集、阅读相关文献第二周：建立非线性系统模型第三周：设计基于PID控制的系统第四周：设计基于人工神经网络的系统第五周：比较两种系统的性能表现第六周：基于三者结合的复合控制系统第七周：推广应用，在实际工业控制场景中测试复合控制效果第八周：总结成果、完成开题报告六、参考文献[1]冯光华,赵慧洁.基于神经网络自适应可调PID调节器的水平旋转减速机控制[J].机械设计与研究,2018,34(1):24-28.[2]林承志,彭振威,卢筱迪,等.基于智能控制的温度控制系统[J].控制与决策,2019,34(2):321-329.[3]贺志强,张志华.基于补偿神经网络的非线性PID控制[J].材料科学与工程学报,2019,37(2):187-193.