PID控制和模糊\\神經元PID控制比較研究與仿真

摘要：工業控制過程中存在很多復雜的非線性過程、難以建立精確的數學模型，傳統控制方法很難實現精度要求。本文將傳統PID控制、模糊PID控制和神經元PID控制方法進行比較分析，進行了仿真結果比較，可以看出智能PID控制具有較大的優勢。

關鍵詞：PID控制 模糊控制 神經元PID 仿真

現代工業控制中很多被控制對象存在著非線性嚴重和較大的時間滯后性，難以建立精確的數學模型，用傳統PID控制難于達到滿意的控制效果。本文將傳統PID控制方法、模糊PID控制和神經元PID控制方法進行比較分析，通過仿真結果，可以看出這智能控制方法的優勢。

1 模糊PID控制器設計

模糊PID控制是通過計算系統誤差e和誤差變化ec，進行模糊推理，查詢模糊矩陣，對PID三參數進行在線修改，從而使被控對象具有良好的動、靜態性能，控制器結構如圖1所示。

此模糊控制器為2輸入，3輸出系統，定義誤差e、誤差變化ec和Kp，Ki，Kd的模糊子集均為｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝，物理意義為：｛負大，負中，負小，零，正小，正中，正大｝。誤差e的基本論域定為[-6，6]、誤差變化ec的基本論域為[-3，3]，取量化因子Ke=0.5，Kec=1，Kp，Ki，Kd三個參數的比例因子分別為：Kup=1，Kui=0.001，Kud=1，采用最大隸屬度法。

2 神經元PID控制器設計

單神經元控制具有結構簡單、易于計算、自組織、自學習等特點，適合實時控制。為此在增量式PID控制器基礎上設計了神經元自適應PID控制器。

增量式PID控制器算法：

Ki為積分系數，Kp為比例增益，Kd為微分系數，△2為差分的平方，△2=1-2z-1+z-2。控制器結構如圖2所示。

圖中：rin(k)為設定值，yout(k)為輸出值，x1，x2，x3是經轉換器轉換成為神經元的輸入量，w1，w2，w3為對應于x1，x2，x3輸入的加權系數， 為神經元的比例系數：

則單神經元自適應PID的控制算法為：

權系數學習規則采用有監督Hebb學習規則，它與神經元的輸入、輸出和輸出偏差三者函數關系如下：

式中：ri(k)為遞進信號，ri(k)隨過程進行逐漸衰減，權系數wi(k)正比于遞進信號ri(k)；z(k)為輸出誤差信號，c為智能控制比例因子，η 為學習速率，η>0。對以上學習算法進行規范化處理如下：

使用Matlab編程語言進行神經元控制程序設計，對其中比例系數K和學習速率ηI，ηP，ηD分別采用試探方法進行離線調整，經過綜合比較，最終確定K=0.12和學習速率ηI=0.40，ηP=0.35，ηD。=0.40

3 仿真分析

本文采用一階大滯后慣性環節作為仿真對象，將傳遞函數寫為傳統形式

使用Matlab語言分別對傳統PID控制、模糊PID控制和單神經元PID控制器編程仿真，并調整被控對象參數，對比以上方法的控制品質。

3.1 選擇傳遞函數為。圖3至5為三種控制系統的階躍響應變化曲線，可以看出：基本PID控制系統響應存在振蕩，無超調；模糊自適應PID控制響應較慢，無超調；神經元PID控制無超調，響應快。

3.2 增加系統增益、慣性和延遲時間。

仿真結果顯示：PID控制系統不穩定，系統發散；模糊PID控制超調量較大，神經元PID控制響應時間有所增加，兩種智能控制系統均能夠穩定工作，體現了其在被控對象參數發生變化時的自適應性、自調整特點。

4 結論

根據系統仿真結果顯示：模糊PID控制和神經元PID控制方法在被控對象參數發生變化時具有較好的自適應能力和較強的魯棒性，控制系統能夠穩定工作。

模糊PID控制系統響應較慢，這與模糊規則設置、論域劃分有關。當調整模糊控制規則后，系統性能應將有所提高，但如果規則設定過多，則模糊推理時間增長，不適宜復雜系統的實時控制。

神經元PID控制算法簡單，系統階躍響應曲線在三種PID控制中最好。被控對象參數變化時，具有良好的魯棒性，響應時間較快，具有較好的工業應用前景。

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