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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ME</journal-id><journal-title-group><journal-title>Modern Engineering</journal-title></journal-title-group><issn>2996-6973</issn><eissn>2996-6981</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ME.2025010031</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于PSO-BP-PID控制器在汽轮机系统的研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ME/2/1/10.61369/ME.2025010031</url><author>王鑫,黄迎旭,孟亚男</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>1</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-01-20</published-time></date></history><abstract>传统PID控制应用最广泛，但达不到令人满意的效果，还造成一定的资源浪费，火电厂汽轮机转速控制系统是一个复杂的系统，不确定性和非线性都很复杂。BP神经网络PID控制器虽然使PID控制器的性能在一定范围内得到改善，但BP神经网本身还是存在一定的缺陷。因此采用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络PID控制器的权值，以提高汽轮机控制系统的稳定性，进而提高发电效率。设计了PSO-BP-PID控制器后，根据曲线对比，传统PID控制、BP-PID控制和PSO-BP-PID控制的仿真系统响应曲线图，在MATLAB/Simulink仿真平台的帮助下，对汽轮机转速的控制质量有了明显的提高。</abstract><keywords>汽轮机转速,粒子群,BP神经网络,PID</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]张化光,孟祥萍.智能控制基础理论及应用[M].北京:机械工业出版社,2005,第1版,116, 178-199.&amp;nbsp;[2]王伟,张晶涛,柴天佑.PID参数先进整定方法综述[J].自动化学报,2000,26(3) :347-355.&amp;nbsp;[3]孟亚男,高思航,张心人境,等.基于GA⁃BP神经网络的短期负荷预测[J].吉林化工学院学报,2022,39(3) :66⁃69. &amp;nbsp;[4]李婉,赵秉文,陈军松,等.基于负荷预测的热网运行调控策略[J].浙江建筑,2020,37(6): 57⁃60,64.&amp;nbsp;[5]云卫涛,张世海,刘雄彪,李录平,等. 基于神经网络PID的汽轮机控制系统研究与设计[D].陕西科技大学,2018.&amp;nbsp;[6]张世海,刘雄彪,李录平,等.600MW汽轮发电机组转子系统建模与动力学特性分析[J].汽轮机技术,2016,58(01):13-16.&amp;nbsp;[7]梁斌,牛延博.基于BP神经网络的采煤机自动调高PID控制系统研究[J].煤矿机械,2021, 42(2): 165-167.&amp;nbsp;[8]王瑞,周晨曦,逯静.改进粒子群优化BP神经网络短期负荷预测研究[J].制造业自动化, 2019,41(6) :39⁃42,77.&amp;nbsp;[9]聂慧远,李绍铭.粒子群优化算法优化BP神经网络联合PID模型的烧结自动加水控[J].冶金自动化,2022,46(1) :44⁃53.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
