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《基于單神經(jīng)元的自適應(yīng)PID控制研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、基于單神經(jīng)元的自適應(yīng)PID控制研究趙建輝1，趙建平1，徐弋1，許利亞1（1.中國衛(wèi)星海上測控部，江蘇江陰214431）摘要：本文對基于單神經(jīng)元的PID控制算法進(jìn)行了研究，以解決伺服系統(tǒng)的非線性、自適應(yīng)問題，并用MATLAB對某大型雷達(dá)伺服系統(tǒng)位置環(huán)進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果表明采用單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器，比傳統(tǒng)的PID控制器具有更好的適應(yīng)性、魯棒性。關(guān)鍵詞:PID控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單神經(jīng)元參數(shù)調(diào)整中圖分類號：TP918文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ATheResearchoftheSingle--basedAutoAdaptedPIDControlZHAOJian-hui1,ZHAOJian-pin
2、g1,XU-yi1,XULi-ya1(SatelliteMarineTrackingandControlDepartmentofChina,Jiangyin214431，China)Abstract:BythestudyofthePIDcontrolalgorithmbasedonsingle,wehavesolvedthenon-andadaptedproblemsofthesystem,andsimulatedtoaradarsystem.Theresultofsimulationmeanstheauto-adaptedPIDControllerbasedonsingl
3、eistomoreadaptedandthanaPIDController.KeyWords:PIDControl;Networkst;Single;ParameterAdjust40引言近十年來，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)取得了長足進(jìn)展。目前在圖象處理、語音處理、信號處理、模式識別、故障診斷等一些實(shí)時性要求不高的領(lǐng)域，獲得了成功應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域主要有兩個用途：模型辨識和系統(tǒng)控制。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射的能力可逼近任何線性和非線性模型；利用自學(xué)習(xí)、自收斂性可作為自適應(yīng)控制器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器與傳統(tǒng)自適應(yīng)控制器在原理與結(jié)構(gòu)上有相似之處，傳統(tǒng)自適應(yīng)控制只能用于線性
4、對象，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器既可用于線性對象，又可用于非線性對象，對被控對象無須精確建模，對參數(shù)變化有較強(qiáng)的魯棒性。在數(shù)字伺服系統(tǒng)中，常常是參數(shù)變化范圍大、存在著非線性及耦合關(guān)系，往往要求精度高、響應(yīng)速度快，常規(guī)的控制算法有一定局限性。因此采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制以解決數(shù)字伺服系統(tǒng)的非線性、自適應(yīng)問題。41人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)與神經(jīng)元模型圖1-1人工神經(jīng)元模型為模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的生物神經(jīng)元，人們提出了人工神經(jīng)元，由神經(jīng)元相互連接構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元模型如圖1-1所示[1]。設(shè)xi(i=l，…，n)為加于神經(jīng)輸入端的輸入信號，wi為相應(yīng)的連接權(quán)系數(shù)，用于模擬生物神經(jīng)元突觸的連接強(qiáng)度，連
5、接權(quán)可以為正(激勵)和負(fù)(抑制)。為神經(jīng)元的閥值，則神經(jīng)元的內(nèi)部狀態(tài)(或稱靜輸入)為：（1-1）神經(jīng)元的輸出為：（1-2）f(s)為響應(yīng)函數(shù)(激活或輸出函數(shù))，可取階躍(硬限幅、閥值、符合)函數(shù)、線性或非線性函數(shù)。非線性函數(shù)有S型(Sigmoid)函數(shù)和雙曲正切函數(shù)等。2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器離散形式的位置PID控制算法表達(dá)式[2]為:（2-1）根據(jù)公式（2-1），用一個單神經(jīng)元構(gòu)造控制器如圖2-1所示：圖2-1神經(jīng)元PID控制器神經(jīng)元的三個輸入分別為（2-2）即三個輸入分別對應(yīng)于誤差的比例、積分(求和)與微分(差分)。神經(jīng)元響應(yīng)函數(shù)采用線性函數(shù)，其輸出為：（2-3）公式（2
6、-3）中，Wi(k)(i=l,2,3)為加權(quán)系數(shù)，可在線修正。可見，此神經(jīng)元控制器具有PID控制器結(jié)構(gòu)，其加權(quán)系數(shù)分別相當(dāng)于PID控制器的比例、積分與微分系數(shù)，通過對加權(quán)系數(shù)的調(diào)整來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自調(diào)整的功能。而權(quán)系數(shù)的調(diào)整采用有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，與神經(jīng)元的輸入、輸出和偏差三者的相關(guān)函數(shù)有關(guān)，即：（2-4）式中，ri(k)－學(xué)習(xí)信號，它隨過程逐漸衰弱；e(k)4－輸出誤差信號為教師信號，即采用有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法；－學(xué)習(xí)速率；c－充分小的常數(shù)，0≤c≤1，通常可取c為0。3單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器的設(shè)計采用單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器的結(jié)構(gòu)框圖如圖3-1所示[3]：圖3-1單神經(jīng)元
7、自適應(yīng)PID控制器結(jié)構(gòu)圖3-1中神經(jīng)元有3個輸入量Xi(k)(i=l,2,3)，轉(zhuǎn)換器的輸入反映被控制過程及控制給定的偏差狀態(tài)。若設(shè)給定為r(k)，輸出為y(k)，偏差為e(k)，經(jīng)轉(zhuǎn)換器后轉(zhuǎn)換成為神經(jīng)元學(xué)習(xí)控制所需要的狀態(tài)X1(k)、X2(k)、X3(k)。神經(jīng)元PID控制器的輸出為：（3-1）其中K為神經(jīng)元比例系數(shù)，Wi(k)(i=l,2,3)為神經(jīng)元權(quán)值系數(shù)，KWi(k)相當(dāng)于PID控制器的參數(shù)Kp、KI、KD。可見這樣建立的神經(jīng)元控制器具有PID控制器結(jié)構(gòu)，由于神經(jīng)元的權(quán)系數(shù)具有自調(diào)整功能，故該神經(jīng)元控制器
