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作者：吴敏;刘莎;翟力欣;田光兆;
单位：金陵科技学院机电工程学院;金陵科技学院智能科学与控制工程学院;南京农业大学工学院;
摘要：针对传统温度控制系统控温时间长、误差大的问题，提出一种基于改进PID和扩张状态观测器的温度控制算法。首先，建立了结合BP神经网络的PID参数自调整温度控制模型，并对BP神经网络的输入层进行改进，将更多的先验信息加入输入向量，用于训练BP神经网络，以减少系统的不确定性；其次，通过增加状态观测器来估计系统扰动，针对控制系统的扰动进行补偿，并在仿真实验中验证方法的有效性；最后，根据仿真实验结果显示，与参考文献中提及的算法相比，系统的上升时间减少了19.7%，超调量减少了81.7%，调节时间减少了41.7%，静态误差减少了73.0%。
关键词：BP神经网络;;PID控制;;扩张状态观测器;;温度控制;;参数自调整;;系统扰动
基金资助：国家自然科学基金项目（52206013）;; 江苏省产学研合作项目（BY20231496）;; 常州市第十批科技计划项目（国际科技合作/港澳台科技合作）（CZ20220010）
