1 绪论 2

1.1 课题研究背景 2

1.1.1 课题背景 2

1.1.2 国内外研究现状 3

1.2 自适应PID神经网络算法简介 3

1.3 课题研究主要工作 4

2 系统硬件软件介绍 5

2.1 可编程逻辑控制器（PLC）介绍 5

2.1.1 PLC的特点 5

2.1.2 PLC的硬件结构 6

2.1.3 PLC工作原理 7

2.1.4 PLC的近况 7

2.1.5 PLC的发展趋势 8

2.2 SMPT-1000简介 9

2.3 西门子S7-400介绍 9

2.4 西门子PCS7过程控制系统简介 10

2.4.1 PCS7结构与特点 10

2.4.2 PCS7硬件组态 10

2.4.3 PCS7程序语言 11

2.4.4 PCS7监控画面 12

2.5 PID控制算法 12

2.5.1 比例（P） 13

2.5.2 积分（I） 14

2.5.3 微分（D） 14

3 液位控制系统设计 15

3.1 系统设计要求 15

3.1.1 系统设计原则 15

3.2 数学模型建立过程 15

3.3 液位控制系统设计 17

3.3.1 液位控制系统的硬件组态配置 17

3.3.2 液位控制系统的模块选择 21

3.3.3 组态画面设计 22

3.3.4 自适应PID神经网络控制实现 23

3.3.5 PID参数整定 25

4 实验结果与分析 28

5 结论 31

致谢 32

参考文献 33

1 绪论

现代工业生产过程大部分是在自动化控制下进行生产，自动化生产拥有更高的生产效率，非常适合大规模生产，能有效减少人力成本和能源消耗。而液位就是工业生产的自动化控制中一个极其重要的控制参数。对于系统的液位控制是否稳定，能够直接的影响到生产安全、生产效率以及能源的合理利用等诸多问题。

1.1 课题研究背景

1.1.1 课题背景

现代工业控制的需求随着中国人民日益增长的美好生活需要而有了更高的要求，所以一般的自动化控制已经是不均衡不充分的发展，不能完全地满足工业生产控制需求。因为需求和发展之间不对等的矛盾，工业领域引入了PLC，即可编程逻辑控制器到工业生产中。PLC有着提高效率并且减少时间的控制能力，给液位控制带来了过去难以想象的巨大变化。工业生产的安全程度、生产时间和生产效率都得到了极大程度的提升。

多输入多输出的系统在大多数的工业生产过程中都是系统的被控对象。多输入输出系统的重要特性之一是系统中可能存在着变量之间的耦合作用[1]。课题中设计的是单闭环液位控制系统，被控对象是水箱。水箱这一被控对象的动态特性是不稳定而多变的。扰动存在于控制系统中，扰动频繁剧烈，而且生产工艺和控制系统结构都很复杂。控制系统使用的控制器是自适应PID神经网络控制算法和PID控制算法组成的。

其中，PID控制器目前国内的所有过程控制系统中技术基本成熟、在各种工业生产领域中的应用最为广泛的一种控制器。PID控制器具备着以下三种优点：算法简单，需要调节的参数少，参数易于整定。目前，PID控制器已经派生出各种改进算法。特别是在工业过程控制中，有些控制对象，例如课题的研究对象液位或者温度等非线性系统，它们难以建立精确数学模型而且这些非线性系统的参数不容易确定。如果只运用控制理论分析综合这部分非线性系统不一定能得到预期的效果。人们往往采用PID控制器来进行在线整定，整定方法采用现场调试的经验和各类理论计算的方法相互结合，一般都可以达到控制要求。但如果单纯地用数字PID控制器去模仿模拟控制器，不会获得良好的效果。因此必须发挥微机运算速度快、逻辑判断功能强、编程灵活等优势，运用如积分分离、抑制干扰等多种改进算法来优化PID控制算法。

而自适应PID神经网络控制是当前自动化研究最热门的三大领域之一，人脑中最基本的组成单位即是神经元。人脑的神经网络是以一定的结构组成的若干个神经元。这些神经元构成的互连系统能对神经网络的功能和性质造成相当程度的影响。由于自适应PID神经网络控制是模拟人脑的神经元网络 ，所以有着优秀的学习能力和记忆能力。对于不稳定系统和非线性系统，自适应PID神经网络控制是一种有效的解决途径。