大容量恒溫振蕩器是一種溫度可控的恒溫實驗儀器,是生物、遺傳、環保、醫學等科研、教育和生產部門做精密培養*的實驗設備。而大容量恒溫振蕩器箱體內部的溫度控製精度是衡量一個振蕩器是否優良的重要性能指標。在實際中,通常的溫度控製方式是PID控製,又稱PID調節,即比例、積分和微分控製。PID控製以其結構簡單、穩定性好、工作可靠、調整方便而成為工業控製的主要技術之一。參數整定是PID控製係統設計的核心內容。但PID參數複雜繁瑣的整定過程一直困擾著工程技術人員,研究PID參數自整定技術具有十分重要的工程實踐意義。BP神經網絡可逼近任意非線性函數,並且能夠自適應學習,具有並行處理能力、較強的魯棒性和容錯性,適用於對複雜的非線性係統進行控製。BP神經網絡所具有的任意非線性表達能力,可以通過對係統性能的學習來實現具有*組合的PID控製。

　　通過PID參數整定的原理,BP神經網絡PID控製的係統結構及算法,給出基於LPC2368溫度控製係統的硬件設計和軟件設計方法。後確定了基於BP神經網絡的PID控製響應的溫度曲線並與傳統PID控製方法作了比較。

　　結果表明：運用BP神經網絡的PID控製算法來控製恒溫振蕩器箱體內部的溫度,具有過渡時間短、超調量小、幾乎沒有振蕩等優點,且結構簡單,易於實現,達到了預期的控製精度。

　　如何維持大容量恒溫振蕩器箱體內的溫度恒定是控製領域的難題之一,許多研究人員都在尋求有效、簡便的控製方法。基於BP神經網絡的PID控製算法自適應性強、魯棒性好、控製精度高,其控製品質比普通PID的控製品質有了顯著的改善與提高。該方法在工業控製領域中有著廣泛的應用前景。