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由于电加热炉是温度参数的定值控制，且存在干扰和对象参数变化的情况，为验证改进BP神经网络PID控制的效果，分别对其跟踪设定值特性、及适应对象参数变化的能力进行仿真研究，并与基于传统BP神经网络PID控制器的控制效果进行比较分析。图3为单位阶跃响应曲线，图4为过程对象单位阶跃响应曲线是在控制器参数不变的情况下改变对象G(S)参数的仿真结果。(注:以下各图中实线或“I”均表示改进BP神经网络PID控制结果，虚线、点线或“T”表传统BP神经网络PID控制器的控制结果;A、B、C分别表示G(S)三种参数变化了的模型) 
从仿真结果看，改进BP神经网络PID控制器比传统BP神经网络PID控制器在控制性能上有了一定程度的提高，尤其是在系统稳定时间和抗干扰性方面的优化较为明显。这主要是因为在BP算法中采用了改进共轭梯度法，加快了BP算法的收敛速度，从而保证了系统稳定时间较短，又具有较好的泛化能力，因此，具有较强的抗干扰和适应参数变化的能力
4 结论
改进共轭梯度BP算法在不增加算法复杂度的情况下，通过梯度的共轭方向来寻求网络的全局最优值，从而避免网络陷入局部极小值。本文将其替代传统的BP算法构造智能PID控制器，并进行了以电加热炉为模型的控制系统仿真。结果表明，这种改进算法能够有效提高网络的训练速度，改善网络的收敛性能，避免网络陷入局部极小值，取得了良好的控制性能。
