林建凡
集美大學(xué)工程訓(xùn)練中心,福建廈門 361021
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展,傳統(tǒng)PID控制技術(shù)難以達(dá)到人們的精確要求。單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制器能較好地解決這類問題而得以廣泛地應(yīng)用[1]。本文設(shè)計一種具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)功能的單神經(jīng)元PID控制器,由仿真結(jié)果研究了該控制中參數(shù)的影響性。
圖1 結(jié)構(gòu)框圖
圖1為單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器的結(jié)構(gòu)框圖,其中r(k)和輸出y(k)為轉(zhuǎn)換器的輸入,x1(k),x2(k),x3(k)為轉(zhuǎn)換器輸出神經(jīng)元學(xué)習(xí)控制所需要的狀態(tài)量。
式2-2中wi(k)為xi(k)加權(quán)系數(shù)。
調(diào)整加權(quán)系數(shù)可以讓單神經(jīng)元PID控制器實現(xiàn)自適應(yīng)、自學(xué)習(xí),采用不同的學(xué)習(xí)規(guī)則可以形成相應(yīng)的控制算法。
利用單神經(jīng)元PID的控制,我們能夠?qū)崿F(xiàn)對多個變量的控制,圖2的控制系統(tǒng)由兩個單神經(jīng)元控制器組成[2]。
單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器要實現(xiàn)自適應(yīng),自組織功能的功能,我們可以通過對加權(quán)系數(shù)來調(diào)整而達(dá)到這一目的,例如有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。下面的公式3-1,3-2為相應(yīng)的算法:
ηP、ηI、ηD 分別代表PID控制器的比例、積分、微分學(xué)習(xí)速率,k為比例系數(shù),k>0。
在公式3-1中,k值要在合適的范圍內(nèi),過小或者過大都會產(chǎn)生不理想的狀態(tài)。k過小,會使系統(tǒng)的快速性變差;k過大,快速性好,但會導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。
設(shè)有耦合二變量耦合被控對象:
設(shè)采樣時間T=1s,給定輸入為單位階躍輸入,即:
響應(yīng)曲線如圖3和圖4所示。
圖3 y1(k)響應(yīng)曲線
圖4 y2(k)響應(yīng)曲線
圖5 是單神經(jīng)元PID控制的Simulink仿真程序:
圖5 單神經(jīng)元PID控制的Simulink仿真程序
單神經(jīng)元PID控制因為具備了自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)的特性,相對于傳統(tǒng)PID控制無法快速反應(yīng)的缺陷,更能適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展需求。
結(jié)果表明,該控制系統(tǒng)兼?zhèn)淞藗鹘y(tǒng)PID控制結(jié)構(gòu)簡單、調(diào)整方便的優(yōu)點和單神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的優(yōu)點,避免了傳統(tǒng)PID控制的一些缺陷, 能得到較為理想的控制效果。
從Simulink仿真結(jié)果可以看出,單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器不但具有神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的優(yōu)點,同時整個系統(tǒng)具有較好的魯棒性,比常規(guī)PID控制系統(tǒng)的性能更優(yōu)秀。由此可見,單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制具有良好的應(yīng)用前景。
從以上的實驗我們可以看到k值的選擇是至關(guān)重要的,過小或者過大都會產(chǎn)生不理想的狀態(tài)。過小,會使系統(tǒng)的快速性變差;過大,快速性好,但會導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。
也就是說,k值的選擇決定控制系統(tǒng)的跟蹤性能與收斂速度。由于時間與精力有限,沒有進(jìn)行對k值在線調(diào)整的測試,通過改進(jìn)算法便可實現(xiàn)在線調(diào)整。
[1]陶永華.新型PID控制及其應(yīng)用[M].北京:機械工業(yè)出版社,2002.
[2]邱公偉,林瑞全.神經(jīng)元微分先行PID控制器的研究[J].工業(yè)儀表與自動化裝置,2003(2).