控制系统中最广泛使用的是PID控制算法,但传统PID控制算法不能有效处理系统中的干扰、丢包和时延等问题,为此本文引入了基于BP神经网络的PID控制算法。该算法具有学习功能,可以自动调整PID参数,减小干扰节点引起的资源争夺与系统延时等方面的影响,优化系统指标。另外,为了模拟真实的网络环境,对系统的性能和设计方案进行评估,本文利用TrueTime工具箱搭建了网络控制系统仿真平台。仿真结果表明,BP神经网络算法的性能明显优越于传统PID控制算法。
深圳信息职业技术学院学报
2018年5期
