神经网络优化PID舰船发动机自动控制

使用传统舰船发动机控制方法控制时,因其控制参数均为固定设置,无法随发动机参数变化而变化,导致控制方法的响应与实际控制信号出现较大偏差,影响了控制方法的稳定性和灵活性。针对以上问题,研究神经网络优化PID的舰船发动机自动控制方法。构建发动机闭环增益的PID结构后,设计神经网络自动控制器。利用遗传算法对神经网络PID自动控制器参数进行整定,降低控制器响应控制信号时的超调量,完成对舰船发动机控制方法的设计。通过与传统模糊PID控制方法的对比实验,证明了研究的控制方法能够有效降低24.31%的超调量,并且相比传统方法研究的方法的正弦跟随特性更佳,即神经网络优化后的自动控制方法具有更好的稳定性和灵活性。