本文探讨了在过程控制领域中，采用神经网络技术来优化PID控制器参数的方法，旨在提高系统的动态响应和稳定性。通过理论分析与仿真验证相结合的方式，展示了该方法的有效性和优越性，为工业自动化领域的控制策略创新提供了新思路。
本段落主要介绍了一种利用神经网络优化PID参数的柴油机转速控制系统方法，并通过BP神经网络自动在线修正PID控制器参数来实现对柴油机速度的有效控制。
该系统模型可以被简化为一阶惯性延迟环节与二阶环节串联的形式，其中执行器采用环形电枢直流伺服电机。基于达朗倍尔原理建立的数学模型表明，柴油机转速对应于喷油泵齿杆位移的传递函数是一个一阶惯性环节，并且由于内燃机的工作特点需要考虑滞后时间的影响。
PID控制器作为控制系统的核心部分，其控制规律形式为：
\[ u(t) = K_p e(t) + \frac{1}{T_i} \int_0^t e(\tau)d\tau + T_d \frac{d}{dt}e(t) \]
相应的传递函数表达式如下所示。PID控制器中的三个参数（比例系数Kp、积分时间常数Ti和微分时间常数Td）对系统性能有着决定性的影响，因此合理地调节这些参数是控制系统的首要任务。
在Matlab-Simulink环境下进行仿真实验时，通过试凑法确定了合适的PID参数值。结果表明，在比例系数为10的情况下可以获得较理想的控制系统响应曲线。
综上所述，利用神经网络优化的PID控制器能够显著提升柴油机转速控制系统的性能和稳定性，并且在实际应用中具有良好的潜力和发展前景。
5星
