摘要：管内智能封堵器作为一种新型的管道维修手段,其封堵速度的控制至关重要。传统的PID控制器在面对管内复杂流畅环境的封堵速度平稳控制问题时,效果并不理想。为了改善传统PID的不足,同时满足控制速度的要求,复杂环境封堵速度控制器的设计尤为重要。提出了一种基于BP神经网络的PID参数控制封堵速度策略,利用神经网络的自学习和训练参数的能力,控制PID的3个参数,并用MATLAB-Simscape模块进行模拟。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID参数控制方法,可以使传统PID的3个控制参数随环境、时间的变化而不断更新,由此提高了控制的精度和安全性,从而改善了管内智能封堵器的运行性能。基于BP神经网络PID参数控制,其调整时间相比常规PID控制提前约1s;超调量约为10%,明显小于常规PID控制的30%;误差稳定后维持在10%以下。

关键字：管内智能封堵器;BP神经网络;PID控制器;封堵速度控制系统

ISSN号：1001-3482

卷、期、页：2020年06期:20-26,7

发表日期：2020-11-25

期刊分区（SCI为中科院分区）：无

收录情况：地学领域高质量科技期刊分级目录（国内T3）

发表期刊名称：石油矿场机械

通讯作者：香朝元

第一作者：赵弘

论文类型：期刊论文

论文概要：香朝元,赵弘，管内智能封堵器封堵速度神经网络PID控制方法研究，石油矿场机械，2020，2020年06期:20-26,7

论文题目：管内智能封堵器封堵速度神经网络PID控制方法研究