【摘 要】
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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
【机 构】
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中国石油大学（北京）机械与储运工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“海底油气管道封堵致振机理及气动减振控制方法研究”(51575528)
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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
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