摘要
本发明公开了基于BP神经网络和PID算法供水管网压力管理器阀位调节方法与系统,属于供水管网压力控制技术领域,解决传统方法难以实时调整阀门开度,导致高峰时段压力恢复慢、低谷时段压力过高能耗大的问题,方案包括:实时采集供水管网的压力数据,通过加权滑动平均滤波和归一化处理预处理;改进的粒子群优化算法动态确定BP神经网络隐藏层神经元数量,并优化网络初始权重获得改进的BP神经网络;计算输出PID控制器的比例系数、积分系数和微分系数;将三个系数输入PID控制器,基于压力设定值与实际值的偏差计算控制信号;阀门执行机构根据控制信号调节阀门开度,实现了对供水管网压力的自适应精准控制,提升压力稳定性并降低能耗。
技术关键词
供水管网压力
粒子群优化算法
PID控制器
管理器
滑动平均滤波
阀门执行机构
控制误差
调节阀门开度
优化BP神经网络
偏差
BP神经网络模型
数据
动态
工况
多模型
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数据分析模型
数据分析方法
数据分析平台
输入结构
物联网监测设备
系统评价方法
模糊集合理论
权重分配机制
模糊聚类分析方法
决策算法
高温超导磁体
PID控制算法
温度控制系统
参数
历史温度数据
计划系统
医学影像数据
中子束
蒙特卡洛方法
矫正
活性调控方法
再生微粉
原料预处理
活性炭吸附剂
表面改性