基于神經網絡的自適應PID控制的智能衣架

張允碩 姜正義 甄海鋒

摘要：在智能遮雨平臺中，利用減速電機和舵機協調搭配伸展遮雨布，良好的遮雨性能是其在同類產品的競爭根本，傳統的控制算法難以對復雜的天氣環境及時作出良好反應。針對此問題，本文提出基于BP神經網絡的算法和位置式PID算法結合，通過參數的自適應整定，對遮雨棚在極端天氣下伸展進行優化，使其工作更加穩定。

關鍵詞：神經網絡;自適應;最優控制;PID

1.BP神經網絡算法設計

設計基于神經網絡的PID控制系統時包括數字PID控制器，由學習算法在線得出參數。

2.仿真與實驗

2.1仿真測試

在控制系統中階躍信號作為輸入時，對系統性能及穩定性影響較為嚴峻。輸入階躍信號時，輸出的速度目標值超調量較小，且響應較快，說明該算法滿足快速穩定張開系統設計要求，穩定性和適合性較強。

2.2實際測試

本文分別測試了衣架傳統控制方式下和BP神經網絡控制方式進行跟蹤追逐的運行結果。

經過測試后，本文采用的BP神經網絡自適應算法可以很好的保證衣架迅速根據不同環境做出反應，說明如下：

（1）本文所采用的BP神經網絡自適應算法，可以在雨雪天氣更快速的實現張開，而三種情況下應用同一PID參數對天氣情況的適應并不理想。

（2）在實驗中發現，僅依靠傳統PID控制參數，衣架張開時會不穩定設置出現電機堵轉現象，而經過訓練的神經算法則有效的解決了突如其來的干擾。

參考文獻：

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[3]袁建平，施一萍，蔣宇，江鵬.改進的BP神經網絡PID控制器在溫室環境控制中的研究[J].電子測量技術，2019，42（04）：19-24.

（作者單位：河南理工大學）