模糊PID控制器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的研究與應(yīng)用

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1、Y舀。晰模糊PID控制器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的研究與應(yīng)用摘要工業(yè)過(guò)程控制系統(tǒng)廣泛采用PID控制。PID調(diào)節(jié)器的特點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，適應(yīng)性強(qiáng)。但是簡(jiǎn)單的PID控制往往不能達(dá)到令人滿意的程度，尤其是對(duì)大滯后、慢時(shí)變、非線性的復(fù)雜系統(tǒng)，常規(guī)PID控制更是顯得無(wú)能為力。本文在詳細(xì)介紹了PID控制原理及其基本的參數(shù)整定方法的基礎(chǔ)．J：，承點(diǎn)研究了智能控制發(fā)展的兩個(gè)重要分支：即模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。其小，模糊控制的優(yōu)點(diǎn)是善于處理結(jié)構(gòu)化知識(shí)，不需要對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，具有較強(qiáng)的魯棒性；而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)點(diǎn)是自學(xué)習(xí)能力、對(duì)任意函數(shù)的逼近能力以及并行處理的能力。本文在如何

2、將傳統(tǒng)PID控制與模糊控制結(jié)合、傳統(tǒng)PID控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)合以及將傳統(tǒng)PID控制、模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制三者結(jié)合起來(lái)有效地解決控制問(wèn)題方面，做了積極探索，給出了幾種控制方案。1．本文研究了一種基于單神經(jīng)元的自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)，詳細(xì)閘述了單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法的推導(dǎo)過(guò)程，總結(jié)了單神經(jīng)元PID控制器的參數(shù)設(shè)計(jì)規(guī)律。這種單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器本質(zhì)上相當(dāng)于變參數(shù)的PID控制。2．本文研究了一種新的自適應(yīng)模糊PID控制方法。它由一個(gè)常規(guī)PID控制器和一個(gè)兩輸入三輸出的模糊控制器組成，模糊控制器根據(jù)輸入信號(hào)即偏差e和偏差變化ec，通過(guò)模糊推理作出相應(yīng)決策，

3、在線整定PID控制器的三個(gè)參數(shù)K”KI、KD。提出了改變隸屬函數(shù)曲線分布規(guī)律的方法來(lái)進(jìn)一步減小系統(tǒng)超調(diào)和振蕩。研究了比例因子、量化因子的選擇規(guī)律。仿真和實(shí)際應(yīng)用表明，自適應(yīng)模糊PID控制器的控制效果明顯優(yōu)于常規(guī)PID控制器。3．為了解決模糊推理沒有學(xué)習(xí)能力的問(wèn)題，本文提出了一種基于神經(jīng)剛絡(luò)的自適應(yīng)模糊PID控制方法，給出了該控制器的結(jié)構(gòu)與參數(shù)設(shè)計(jì)方法。此方法是模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID控制器有效結(jié)合的結(jié)果，既具有模糊控制的簡(jiǎn)單、有效的非線性控制作用，又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，同時(shí)又具有PID控制的廣泛適用性。仿真和實(shí)際應(yīng)用表明，這種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4、的模糊PID控制算法具有較好的控制效果。理論研究與實(shí)際應(yīng)用表明，將智能控制與常規(guī)PID控制器相結(jié)合，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值和發(fā)展前景。關(guān)鍵詞：PID控制，模糊PID，單神經(jīng)元PID，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID，仿真RESEARCHANDAPPLICATIONoNFUZZYPIDCONTRoLLERANDNEURALNETWORKPIDCoNTRoLLERABSTRACTPIDcontroliswidelyusedinprocesscontrolsystems．ThecharacterofPIDcontrollersissimplestructureandgoodad

5、aptability．ButthesimplePIDcontrollersCan’tgetthesatisfieddegree，especiallyfortheslowtime—varyingobjects，longdelayandnon-linearsystems，thetraditionalPIDcontrollersCandonothingforthem．AfterPIDcontrolanditsbasicparameterstuningmethodsareintroducedindetail，twoimportantbranchesofintel

6、ligentcontrolarestressedoninthispaper：fuzzycontrolandneuralnetwork．Theadvantageoffuzzycontrolisli釷leeffectcausedbythechangeofthebeingcontrolledparametersandithastherobustquality．Theneuralnetworkcontrolhastheprimaryadvantageofself-learning，approachinganyfunctionandconcurrentproces

7、sing．Abouthowtointegratefuzzycontrol，neuralnetworkwithtraditionalP1Dcontrol，andthispaperexplorespositivelyandgivesseveralcontrolprojects．1．Thispaperstudiesakindofself-adaptationPIDcontrolbasedonsingleneuralelementstructureandtheprocessofthealgorithmderivationisintroducedindetail．

8、Theregularpatternofparametersdesigningis