林建凡
集美大學工程訓練中心,福建廈門 361021
隨著科學技術的不斷進步和發(fā)展,傳統(tǒng)PID控制技術難以達到人們的精確要求。單神經元PID自適應控制器能較好地解決這類問題而得以廣泛地應用[1]。本文設計一種具有自適應、自學習功能的單神經元PID控制器,由仿真結果研究了該控制中參數的影響性。

圖1 結構框圖
圖1為單神經元自適應PID控制器的結構框圖,其中r(k)和輸出y(k)為轉換器的輸入,x1(k),x2(k),x3(k)為轉換器輸出神經元學習控制所需要的狀態(tài)量。



式2-2中wi(k)為xi(k)加權系數。
調整加權系數可以讓單神經元PID控制器實現自適應、自學習,采用不同的學習規(guī)則可以形成相應的控制算法。
利用單神經元PID的控制,我們能夠實現對多個變量的控制,圖2的控制系統(tǒng)由兩個單神經元控制器組成[2]。
單神經元自適應PID控制器要實現自適應,自組織功能的功能,我們可以通過對加權系數來調整而達到這一目的,例如有監(jiān)督的Hebb學習規(guī)則。下面的公式3-1,3-2為相應的算法:

ηP、ηI、ηD 分別代表PID控制器的比例、積分、微分學習速率,k為比例系數,k>0。
在公式3-1中,k值要在合適的范圍內,過小或者過大都會產生不理想的狀態(tài)。k過小,會使系統(tǒng)的快速性變差;k過大,快速性好,但會導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。
設有耦合二變量耦合被控對象:

設采樣時間T=1s,給定輸入為單位階躍輸入,即:

響應曲線如圖3和圖4所示。

圖3 y1(k)響應曲線

圖4 y2(k)響應曲線
圖5 是單神經元PID控制的Simulink仿真程序:

圖5 單神經元PID控制的Simulink仿真程序
單神經元PID控制因為具備了自學習與自適應的特性,相對于傳統(tǒng)PID控制無法快速反應的缺陷,更能適應現代工業(yè)的發(fā)展需求。
結果表明,該控制系統(tǒng)兼?zhèn)淞藗鹘y(tǒng)PID控制結構簡單、調整方便的優(yōu)點和單神經元的自學習、自適應的優(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仿真結果可以看出,單神經元自適應PID控制器不但具有神經元的自學習、自適應的優(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,單神經元自適應PID控制具有良好的應用前景。
從以上的實驗我們可以看到k值的選擇是至關重要的,過小或者過大都會產生不理想的狀態(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,沒有進行對k值在線調整的測試,通過改進算法便可實現在線調整。
[1]陶永華.新型PID控制及其應用[M].北京:機械工業(yè)出版社,2002.
[2]邱公偉,林瑞全.神經元微分先行PID控制器的研究[J].工業(yè)儀表與自動化裝置,2003(2).