隱含層數的多少與神經網絡的能力密切相關，增加可以使其能力增強，但是也會是訓練復雜化，增加訓練時間。對于大部分系統，隱層數不超過兩個即可。對于廣一水泵廠選擇使用1個隱層。對于其神經元數目的確定沒有好的方法，一般采用試湊法，以保證所建網絡的PID控制有良好的泛化能力，以使網絡的訓練精度和預測精度都最高。經過試湊實驗，確定神經元的數目為5個。

初始權值的選擇對網絡最后接受誤差的影響極大，對局部極小點的防止和網絡的收斂速度有一定的影響。神經元要從Sigmnid函數的中點開始學習，因此權值初值的選擇采用隨機數，且其值還要足夠地小，以確保在任何輸入模式作用下，任意隱層神經元的初始凈輸入都能接近零，基于BP神經網絡的PID控制系統（BP-PID）的上升時間上升時間tr、峰值時間tp、調節時間（±5%）ts、超調量Mp都較常規的PID的要小，說明BP-PID控制系統的調節速度更快，響應較迅速；超調量Mp比常規PID的要小，進入穩定狀態的速度更快。

總體來說，BP-PID控制系統具有良好的動態特性。廣一水泵廠為了研究其抗干擾性能，在系統運行到4000秒時，給系統加一脈沖干擾，則可得其系統仿真BP-PID控制在系統的調節時間上縮短了將近100s，而且其波動范圍和持續時間上都比用常規PID控制的縮短很大，表現出很強的魯棒性，特別是在持續時間和調節時間上，甚至比使用自適應模糊PID控制的系統都提高很多。

從仿真結果看，BP-PID控制系統不僅能很好實現冷卻水溫差控制的目標，而且在動態性能和抗干擾性能上都有極大地改善。因此，在本系統中，廣一水泵廠采用BP-PID控制是對常規PID的一種較好優化。但是BP-PID在實際操作中，對隱含層和輸出層的初始權值要求較高，需要選擇適當的權值。如果選擇不合適，可能會使學習過程陷入局部極小點，就會使網絡不收斂。基于BP神經網絡的PID控制器的基本結構、控制算法的原理，最后，將這種控制應用到地下水源熱泵控制系統進行仿真，取得較好的控制效果，完成了對常規PID算法的優化。

建立精確的數學模型，使常規PID控制難以發揮良好作用。隨著模糊控制和神經網絡等智能算法的發展，由于其不需要精確的數學模型和具有較強的魯棒性等特性，廣一水泵廠在控制系統中已被廣泛應用。論文根據常規PID、模糊控制和神經網絡的各自優點，利用模糊控制和神經網絡對常規PID參數進行自整定，分別應用自適應模糊PID控制和神經網絡PID控制，使智能算法和常規PID有機結合，取長補短。最后，研究了自適應模糊PID控制和神經網絡PID控制的原理和其控制算法，設計了自適應模糊PID控制器和神經網絡PID控制器，并利用辨識的數學模型進行仿真，在動態特性和穩態性能上，比常規PID控制更好的效果，實現了對現行常規PID控制的優化。

（1）地下水源熱泵空調系統比其他常規的空調系統在應用方案上具有顯著的節能優勢，必將在在建筑節能方面發揮巨大作用；

（2）建立的深井水泵變流量控制溫差的數學模型，對以后地下水源熱泵空調系統的優化控制研究提供了很好的參考；

（3）廣一離心泵提出的自適應模糊PID控制和神經網絡PID控制，可以推廣到其他的系統，應用于更多的工業控制過程；

（4）針對PID參數的自整定，可以根據其控制規律、智能算法的特點和現場經驗，提出更多的PID參數的整定方法，比如專家PID、灰色PID，在具體的系統中應用驗證。

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