神经元自适应PID

神经元自适应PID（共10篇）

神经元自适应PID 篇1

摘要：针对异步电动机矢量控制中转速调节器参数整定困难、自适应性差和稳态精度低的问题, 设计单神经元PID控制器。将神经元学习规则与PID控制相结合, 采用在线学习的方式, 在电动机运行过程中实时调整控制器参数, 实现转速的自适应控制。在恒速变负载和恒负载变速的仿真实验中, 结果表明基于单神经元PID的转速调节器具有较好的动态性能和较高的稳态精度。

关键词：异步电动机,转速,矢量控制,单神经元,学习算法,自适应控制

0 引言

异步电动机结构简单、维护方便、运行可靠, 具有取代直流电动机的趋势。但它的转速与其旋转磁场的同步转速有转差率, 因而调速性能较差[1]。为了解决异步电动机的调速问题, 模拟直流电动机的矢量控制已成为异步电动机控制的一种标准方法。根据异步电动机的动态数学模型具有多变量、非线性、强耦合、慢时变等特征, 基于转子磁链定向的矢量控制和基于定子磁链定向的直接转矩控制在实际中被广泛的应用[2]。在上述控制方法构建的调速系统中, 转速调节器是其中重要的组成部分。一般调速系统中通常采用的是PI控制器, 虽然结构简单, 性能稳定, 但在运行过程中产生参数调整困难, 自适应性差, 调速稳态精度低等问题[3]。本文依据调速系统中转速调节器的性能要求, 设计单神经元PID控制器, 将其应用于基于转差频率控制的调速系统中, 利用神经元的自学习能力提高转速控制的自适应性。仿真实验表明基于单神经元PID的转速调节器提高了电动机调速系统的稳态精度, 表现出较好的动态性能。

1 异步电动机的转差频率控制

对于异步电动机的控制, 常用的方法是通过矢量变换将异步电动机和直流电动机建立等效关系, 使异步电动机可以按照直流电动机的控制模式进行控制[4]。按转子磁链定向, 在两相旋转坐标系dq上, 异步电动机的转矩控制方程为:

转子磁链

由式 (1) 和式 (2) 可以看出, 在保持转子磁链不变的情况下, 电动机的转矩直接由定子电流的转矩分量isq控制。而转子磁链可以通过定子电流的励磁分量isd计算。假设ω1为定子角频率, ωs为转差角频率, 则:

由式 (1) 和式 (3) 得:

若ψr恒定, 转矩与转差角频率成正比。所以, 可以用转差角频率控制代替转矩控制。转差频率控制系统结构如图1所示。

在系统中以转速调节器ASR的输出为定子电流的转矩分量isq, 通过电流调节器ACR控制定子电流的励磁分量isd, 保持转子磁链恒定。此时, dψr/dt=0, 由式 (2) 可得:

联立式 (3) 和式 (5) 可得:

将电流控制转换为电压控制, 方程为:

通过坐标变换, 采用电源型逆变器, 得到异步电动机三相电压信号。

2 基于单神经元PID的转速调节器

在恒定磁链条件下, 图1中电流调节器ACR采用弱磁控制模式[5]。本文重点研究的是转速调节器ASR, 它的输出为定子电流的转矩分量isq。ASR的性能影响转速控制的效果[6], 因此本文采用单神经元PID控制器, 结构如图2所示。

图中rin (k) 为设定值, 被控对象的实际输出为yout (k) 。

偏差e (k) =rin (k) -yout (k) 作为转换器的输入, 经转换器变换为单神经元学习所需的状态量:

神经元通过对偏差的学习不断调整权值, 权值对应于PID控制中的三个参数, 从而产生控制信号u (k) =u (k-1) +Δu (k) 。

wi (k) 为对应于xi (k) 的权值 (i=1, 2, 3, K (K>0) 为神经元的比例系数。

神经元控制器通过学习算法实现权值的调整, 权值与神经元的输入、输出和偏差均有关系[7], 所以学习算法采用有监督的Hebb学习规则。

为了保证式 (9) 和学习算法式 (10) 的收敛性, 需对上述算式进行规范化处理[8], 则自适应控制器的控制律为:

权值wi’ (k) 规范化为:

式中ηi为对应权值wi (k) 的学习速率, z (k) =e (k) 。

对于图2中的转速调节器ASR, 输入为电动机实际转速与设定转速之差e (k) =ω*-ω, 输出为定子电流的转矩分量u (k) =isq, 上述控制律提高了ASR在电动机运行时的自适应能力。

3 仿真实验及分析

采用图1所示的控制系统对三相笼式异步电动机进行MATLAB仿真研究。转速控制器ASR分别为PI控制器和单神经元自适应控制器, 分析电动机在不同控制器作用下的起动和恒速加载的运行情况。电动机仿真参数设置如下:定子电阻Rs=0.435Ω, 转子电阻Rr=0.816Ω, 定子电感Ls=0.071 m H, 转子电感Lr=0.071 m H, 互感Lm=0.069 m H, 极对数np=2, 转动惯量J=0.19 kg·m2。

仿真实验中, 首先电动机空载情况下起动, 在起动后0.5 s突加负载TL=35 N·m, 两种控制器下转速动态过程曲线局部如图3所示。

图3中PI控制器的转速曲线在突加负载后明显偏离设定值, 变化较大。而单神经元自适应控制器的转速曲线超调量小, 恢复时间短, 很快达到设定值。

电动机在恒定负载TL=35 N·m运行中, 转速由1 400 r/min调至1 000 r/min, 单神经元自适应控制器的转速动态曲线如图4所示。

由图4中曲线变化情况可以看出, 转速变换平稳, 无抖动;调速后稳态精度高, 调节时间短。

4 结束语

仿真结果表明, 基于单神经元的转速调节器在电动机恒速变负载和恒负载变速的实验中, 表现出很强的自适应性, 极大改善了异步电动机转速的控制效果。而且该控制器也可应用于其它矢量控制系统, 作为系统的一部分, 实现转速的自适应控制。

参考文献

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神经元自适应PID 篇2

单神经元自适应PID控制在气动压力伺服系统中的应用

将具有自学习和自适应能力的单神经元模型与常规的.PID控制算法相结合,设计了单神经元自适应PID控制器,并将其应用于气动压力伺服系统中.实验结果表明,采用单神经元自适应PID控制的气动伺服系统能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器.

作 者：蔡开龙 谢寿生 慎凌雷 CAI Kai-long XIE Shou-sheng SHEN Ling-lei 作者单位：空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038刊 名：液压与气动 ISTIC PKU英文刊名：CHINESE HYDRAULICS & PNEUMATICS年，卷(期)：“”(12)分类号：V233.7+43关键词：单神经元自适应PID控制 气动压力伺服系统 燃油泵调节器 参数整定

神经元自适应PID 篇3

(中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司， 上海 201208)

0 引 言

封水泵通过向泥泵轴端和吸入端注水，防止泥泵工作过程中泥沙进入泵轴损坏泥泵.在实际施工过程中，随着泥泵转速及串并联工况的变化泥泵内部压力不断变化.为保证封水流量恒定，往往需要操作人员不停地调节封水泵转速，这使操作人员工作强度较大而且调节滞后性严重.目前控制封水泵的方法主要有高低两档调速和泥泵转速曲线拟合两种.高低两档调速虽然能满足封水流量的要求，但封水泵长时间工作在高功率输出模式下不利于节能减排，也会增加设备磨损.曲线拟合方法因不能区分泥泵串并联模式，在实际应用中受到很大限制.

为使封水泵控制更加自动化和智能化，即能根据封水流量的反馈值自动调整封水泵转速，进而调节封水流量至设定值，无须人为干预，本文引入模糊免疫自适应比例积分微分(Proportion Integration Differentiation, PID)控制方法对封水泵进行自动控制，通过模糊推理对PID参数进行自适应整定，达到灵活准确的控制目的[1].

1 封水泵工作及控制原理

泥泵是挖泥船的核心疏浚设备之一.在工作过程中,泥泵壳内会产生很大的压力，泵壳内的泥沙可能会在高压作用下冲破泥泵轴端和吸入端的水封，进而损坏泵轴.

1.1 封水泵工作原理

图1 封水泵工作示意

封水泵安装在泥泵旁边，通过管路将清水注入泥泵轴端和吸入端，防止泥沙损坏泵轴，见图1.泥泵运转前需要先启动封水泵，在运转过程中需要不断调整封水泵转速使封水流量不低于设定值.

1.2 封水泵控制数学模型

为保证泥泵正常工作,通常需要设定一个封水流量F′，封水流量与封水泵转速成正比例关系，通过调节封水泵转速可以调节封水流量.系统根据实际封水流量的反馈值F，通过PID整定，依据转速与流量的正比例关系控制封水泵的速度，进而达到控制封水流量的目的.封水泵控制模型见图2.

图2 封水泵控制模型

2 模糊免疫自适应PID控制

2.1 控制器概述

PID控制作为一种高效稳定的控制方法广泛应用于工业控制中.常用的PID控制器有：常规PID控制器、模糊PID控制器、模糊免疫PID控制器.常规PID控制器仅静态控制参数，不适用于非线性和大时滞系统控制.模糊PID控制器运用模糊控制原理，可在线动态整定控制参数，在非线性和大时滞控制系统中得到良好应用.模糊免疫PID控制器引入生物免疫学原理，结合模糊控制方法在线自适应整定控制参数，在实际应用过程中其性能比模糊PID控制器更加优越.

2.2 免疫反馈原理

根据文献[1-4]中对免疫系统的描述，生物免疫系统由T细胞和B细胞组成[2].T细胞可以根据外来抗原的数量分泌TH细胞和TS细胞，TH细胞用于刺激B细胞生成，TS细胞用于抑制B细胞产生.[3]当外来抗原较多时分泌的TH细胞量增加，TS细胞量减少；当外来抗原较少时，分泌的TH细胞量减少，TS细胞量增加.B细胞可以分泌抗体，抑制外来抗原的数量.[4]生物免疫系统机理[5]见图3.

图3 生物免疫系统机理

2.3 模糊免疫自适应PID控制器设计

模糊免疫PID控制器是根据生物免疫系统机理设计出的一个非线性控制器.根据文献[5-6]中对免疫PID控制器的推导可知增量式免疫PID控制器的输出[6]

U(k)=U(k-1)+KP1(e(k)-e(k-1))+KIe(k)+

KD(e(k)-2e(k-1)+e(k-2))

(1)

式中：KP1=K(1-ηf(U(k)，ΔU(k)))为比例调节系数(K=K1为控制反应速度(K1为激励因子)；η=K2/K1为控制稳定效果(K2为抑制因子);f(*)为选定的非线性函数，表示细胞抑制刺激能力的大小，取值限定为[0，1))；KI为积分系数；KD为微分系数[7]；e为封水泵实际流量与设计流量的差值.

在实际施工过程中封水流量随泥泵内压实时变化，为保护泥泵，要求在封水流量小于设定值时系统能快速将流量增大到设定值，但对绝对精度要求不高.根据封水泵控制特点，本系统PID控制模式为：采用模糊免疫PID控制方法在线整定控制器的比例系数KP，采用模糊PID控制方法在线整定KI和KD.

模糊免疫自适应PID控制器的结构见图4，系统输入为封水流量设定值F′，反馈值为封水泵的实际流量F.PID控制器输入为e及其变化率Δe.模糊免疫调节实时计算出KP1，模糊推理系统实时计算出积分整定系数ΔKI和微分整定系数ΔKD.PID控制器的参数KP，KI，KD计算式为

(2)

图4 模糊免疫自适应PID控制器结构

2.3.1 模糊免疫自适应PID控制器比例参数模糊免疫自调整

由式(1)可知，免疫PID控制的重点是比例参数中非线性函数f(*)的选取.[8]逼近非线性函数的方法很多，常用且最简单的方法是采用模糊控制器逼近非线性函数.本文采用一个二维模糊控制器逼近非线性函数f(*)[9-12],输入、输出变量模糊化参数见表1.

表1 输入、输出变量模糊化参数

为求出变量在模糊子集内的隶属度，作出输入、输出变量的隶属度函数曲线[13]，见图5.

图5输入、输出变量隶属度函数曲线

根据李亚普诺夫稳定性定理，逼近非线性函数f(U(k),ΔU(k))的模糊控制规则[14]见表2.

表2 模糊控制规则

2.3.2 模糊免疫自适应PID控制器积分和微分参数模糊自调整

系统积分和微分参数采用模糊控制进行整定，将e和Δe作为模糊控制器输入，输出为ΔKI和ΔKD.输入、输出变量模糊化参数见表3.

表3 输入、输出变量模糊化参数

图6 三角隶属度函数曲线

考虑到设计简便及实用性要求，采用三角隶属度函数，见图6.根据实际操作经验和PID参数整定规则，得到对ΔKI和ΔKD整定的模糊控制规则，见表4和5.

表4 ΔKI模糊控制规则

表5 ΔKD模糊控制规则

3 仿真分析

由图7可知，模糊免疫自适应PID控制器较常规PID控制器控制响应时间短、超调量小、动态稳定效果好.

4 应用实例

为直观地分析模糊免疫自适应PID控制器的动态控制效果，将实船检测的模糊免疫自适应PID控制数据与常规高低两档控制数据进行对比，见表6.

表6 实船控制数据对照

由表6可知：PID控制模式可以控制封水泵以最低的转速输出安全封水流量；高低两档控制模式虽然能保障安全封水流量，但是封水泵转速一直较大，封水流量超出安全设定值较多，造成不必要的能源消耗且使设备磨损加快.由此可见，模糊免疫自适应PID控制器可以很好地对封水泵流量进行控制.

5 结论

基于西门子PLC的模糊免疫自适应PID控制器可以根据泥泵工况自动动态调整封水泵转速，从而保持设定的封水流量.其自动动态调整的特性使其在解放人的劳动力的基础上，最大限度地减少封水泵的能源消耗和设备磨损.本控制器在上海航道局新海虎8号10 000 m3耙吸挖泥船上得到很好的应用.

参考文献：

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神经元自适应PID 篇4

PID控制是最早的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好及可靠性高,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统,而实际工业生产过程往往具有非线性、时变不确定性,难于建立精确的数学模型,为此传统的PID控制器最优参数的选取也比较麻烦,而模糊自适应控制器正是基于对象模型不确定且具有非线性特性的复杂控制系统而设计的,即以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理等作为理论基础,是控制理论发展的高级产物,将模糊自适应与传统PID控制结合起来用于那些复杂系统,可以在线修改PID控制器参数KP,KI,KD,即模糊自适应PID控制器;而模糊控制系统中,规则由对所解决的问题持有丰富经验的专业人员以语言方式表达出啦,规则的获取及率属函数的确定依靠经验知识而没有统一的方法,这给模糊控制的发展及进一步推广带来很大阻碍,神经网络由于其固有的特点,为解决这一问题带来了一种新的途径,利用传感器技术将基于专家经验数据转换为数值数据,再利用神经网络中的有效学习算法,从这些数据中学习控制规则和率属函数。为此笔者提出将传统PID控制器、模模糊自适应控制器与神经网络控制器结合起来,即神经网络模糊自适应PID控制器,既解决了PID控制器的参数在线调整,又可有效地掌握模糊控制规则和率属函数。

1传统控制器

1.1常规PID控制器

该控制器算法为:

undefined

离散化算法为:

undefined

式中e(k)=r(k)-y(k):第k次采样时刻输入的控制偏差量;

r(k):第k次采样时刻的设定值;

y(k):第k次采样时刻的实际输出值;

u(k):第k次采样时刻空机器的输出值;

Ki(i=P,I,D):控制器的比例、积分、微分系数;

t=KT,T为采样周期。

PID控制系统框图如图1所示。

1.2模糊自适应控制器

模糊自适应控制器原理框图如图2所示。

其中模糊化即为将输入的精确量模糊化,将语言变量的语言值化为某适当论域上的模糊子集,模糊控制算法即为模糊规则算法和模糊决策算法,模糊判决即为将模糊量转为精确量,最后计算出精确控制量输给执行器。

对于偏差、偏差变化率和控制量的变化等语言变量,通常综合采用PB,PM,PS,O,NS,NM,NB等7个语言变量值来描述,论域上的模糊子集由率属函数μ(x)来描述,常采用的论域为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3,+4,+5,+6},偏差语言变量E赋值、语言变量EC赋值以及语言变量U赋值可分别查阅相关工具书获得,而双输入单输出的模糊控制器的控制规则通常采用以下模糊条件语句,即

if E and EC then U

式中E为系统偏差变量e模糊化得模糊集合,EC为输入系统偏差变化率undefined模糊化,由于存在语句之间的“或”关系,则可计算出整个控制系统模糊控制规则的总模糊关系,即

undefined

根据推理论合成规则求出其输出语音变量论域上的模糊集合U,即

U=(E×EC)·R (4)

继而应用模糊判决方法算出模糊控制器的输出量作为执行机构的输入量,一般采用加权平均法,根据式(4)算出输出论域U,然后查询模糊控制查询表得到隶属度μU(y),则精确输出量为:

undefined

1.3神经网络控制器

设被控对象的输入u和系统输出y之间满足非线性关系:

y=g(u) (6)

神经网络控制的目的是确定最佳的控制输入u,使系统的输出等于期望的输出yd

u=f(yd) (7)

将式(7)代入式(6)得

y=g[f(yd)] (8)

当f( )=g-1( )时,满足y=yd的要求,图3和图4分别为神经控制系框图和神经元简图。

2神经网络模糊自适应PID控制器

a) 结合上述各控制器的优点,提出了神经网络模糊自适应PID控制器(图5),将各控制器结构组合在一起成为一个新的控制器,其结构示意图如图6。

b) 控制器算法推导

神经网络NN是一个三层BP网络,S发个输入节点,H个隐藏节点,3个输出节点,其中输出节点分别对应PID控制器的三个参数KP,KI,KD,输出层取激活函数为Sigmoid函数,神经网络NN的输入为模糊量化后的状态变量

Xundefined=E(t-1),i=0,1,…(S-1)

Xundefined≡1 (9)

网络隐层为:

undefined

Xundefined(t)=f[Iundefined(t)],j=0,1,2…,(H-1)

Xundefined≡1 (10)

神经网络输出层的输出为,即KP,KI,KD三个在线调整后为:

undefined

Xundefined(t)=g[Iundefined(t)]

Xundefined(t)≡KP,Xundefined(t)≡KI,Xundefined(t)≡KD (11)

其中undefined为Sigmoid函数;

式中,当k=0时,对应undefined

当k=1,时,对应undefined

当k=2时,对应undefined

这样便得输出层权数为:

undefined

隐藏层权数为:

ΔVji(t+1)=ηδjXundefined+γΔVji(t),i=0,1,2,3

undefined

控制算法综述:通过采样得到r(t),y(t),从而进一步得到e(t)=r(t0)-y(t);并将e(t)模糊量化处理归档;根据上式可以上计算出神经网络NN各层的输入与输出,以及输出层对应PID控制器的三个参数。

3仿真实验研究

设某复杂系统闭环传递函数为

undefined

取e的论域为[-2,2],模糊分档数为T(x)=5,y的论域为[-2,2],模糊分档数为T(y)=5,输入输出率属函数为ai=±i×2N/T(x),0≤i≤[T(x)-1]/2,训训练数据来自对象的阶跃响应,对此对象进行仿真实验,实验结果如图7和图8所示。

从响应曲线图明显可以得知,将三种控制结合起来可以实现对复杂非线性系统的控制,且比起常规的PID控制器,且超调度大幅度减小,振荡次数也明显比常规PID控制器小,调整时间也明显小,即神经网络模糊自适应PID控制器不仅可以实现对非线性控制系统的控制,且比常规PID控制器响应时间更快,且具有更好的平稳性。

4结束语

成规PID控制器不能针对非线性复杂系统进行在线修正比例、积分、微分参数,而模糊自适应PID控制器可以在线修正KP,KI,KD三个参数,但其模糊规则及率属函数依赖于专家的经验,而神经网络模糊控制器可以通过BP学习算法在线辨识学习模糊规则,为此将神经网络控制,模糊控制和PID控制结合起来,使其既可以在线修正PID参数又可学习控制规则和率属函数,仿真实验进一步得出这种控制器不仅可以实现其控制效果且比传统的控制器具有更快的响应特性,更好的稳定性。

摘要：针对常规PID控制器不能在线修正参数以及模糊规则和率属函数对专家经验的依赖性,提出了神经网络模糊自适应PID控制器,从而综合了传统PID控制、模糊控制、神经网络控制的优点,使其具有PID控制的广泛适用性和神经网络的自适应和自学习能力,同时又具备模糊控制的非线性控制作用;仿真实验可知该控制器具有更快的响应和更好的平稳性。

关键词：神经网络,模糊控制,PID控制

参考文献

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神经元自适应PID 篇5

非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测

研究了应用自适应线性元件(Adaline)神经网络解决非平稳时间序列在线预测问题的可行性.提出根据自回归模型定阶方法来确定Adaline预测模型中的`输入神经元数目,并分析了自适应学习率对预测性能的影响.仿真结果表明,Adaline在线预测非平稳时间序列的工作性能良好.

作 者：冯志鹏 宋希庚 薛冬新 王平徐继承  作者单位：大连理工大学内燃机研究所,大连,116024 刊 名：振动测试与诊断  ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF VIBRATION MEASUREMENT & DIAGNOSIS 年，卷(期)：2002 22(4) 分类号：O235 TP13 关键词：预测   神经网络   自适应   时间序列  

神经元自适应PID 篇6

关键词：模糊控制,RBF神经网络,PID励磁控制

1 引言

发电机励磁控制系统是保障发电机组安全可靠运行和电网安全稳定运行的重要组成部分。目前,我国广泛应用的常规PID励磁控制器结构简单,具有一定的鲁棒性[1]。但是,随着电力工业的不断发展,电力系统已发展成一个高维动态巨系统,常规PID控制器对于如此高非线性、强时变性的被控对象,其控制效果难于满足现实需要[2]。

为了克服传统PID励磁控制器不易在线实时整定参数等不足,近年来,有关模糊逻辑PID控制、神经网络PID控制等智能励磁控制方式的研究方兴未艾。本文将模糊控制的技术优势与神经网络的技术优势进行互补,设计了一种基于模糊逻辑的发电机励磁神经网络PID控制器,通过T-S模糊系统和RBF神经网络的函数等价性[3,4],将模糊控制和神经网络技术相结合,实现PID参数的自适应调整,从而实现对发电机励磁的智能控制。

2 励磁控制系统的模型建立

励磁控制系统的研究采用如图1所示的单机一无穷大电力系统模型[5]。

图1中,Vt为发电机组机端电压;xT为变压器电抗;xL为输电线路电抗;Vs为无穷大系统母线电压。

该系统模型可用如下三阶微分方程(1)来表述:

其中,δ、ω和为状态变量,Vf为控制量。方程式(1)中所有变量符号的物理意义见表1。

在实际运行过程中,对发电机组的控制目的主要是控制端电压Vt、转速ω和输出有功Pe这3个量的波动,并保证它们的运行能准确地跟踪设定值。为此,建立起以[Vt,Pe,ω]为状态变量,以励磁电压Vf为控制量的状态方程如下:

3 模糊RBF神经网络PID励磁控制器的设计

3.1 模糊RBF神经网络PID控制器的组成原理

设计的模糊RBF神经网络PID控制器结构如图2所示。系统实时采样发电机端电压值和系统设定电压值进行比较,得到发电机端电压的偏差e及其偏差变化率ec,模糊RBF神经网络PID控制器将e、ec作为输入信号先进行模糊RBF控制运算,计算得到PID参数kp、ki、kd,然后由PID调节器把控制作用加到发电机上。由于励磁控制器的控制参数能够根据发电机的运行工况实时在线修正,因此该控制系统具有较强的自适应能力。

3.2 模糊RBF神经网络设计

设计的模糊RBF神经网络结构如图3所示。

神经网络的输入层节点数n=2个,分别输入发电机的机端电压偏差e、偏差变化率ec:

其中,VREF为控制系统的设定值,即发电机的额定电压值;y(n)为nT时刻的发电机端电压值;T为采样周期。

设定e(n),ec(n)的论域为[-1,1],模糊子集如下:

由此可以确定模糊RBF神经网络第二层的节点数为L=7个,第三层的节点数N=7×7=49个。

设计模糊RBF神经网络的输出层节点数S=3个,分别输出PID参数kp、ki、kd。

3.3 控制算法分析

3.3.1 第一层:输入层

输入层的节点i的输入输出关系,用函数表示如下:

3.3.2 第二层:模糊化层

模糊隶属函数均选用高斯型函数,得到各输入分量在不同的模糊语言值对应的隶属度如下:

其中,cij和σij分别是第i个输入变量第j个模糊集合的隶属函数的中心和宽度,i=1,2,…,n;j=1,2,…,L。

3.3.3 第三层:模糊推理层

每个节点(规则)的适用度如下:

上式中,,Ni是第i个输入的模糊分割数。

3.3.4 第四层:输出层

输出层输出f4为kp、ki、kd整定结果,得到如下公式:

上式中,W为输出层节点与第三层各节点的连接权矩阵,i=1,2,3。

控制器如下:

采用增量式PID控制算法:

模糊RBF神经网络PID控制器要学习的参数主要是网络的连接权Wij (i=1,2,…,S;j=1,2,…,N),网络第二层各节点隶属函数的中心值jci和宽度σij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,L)。本设计采用RBF的有监督学习算法。定义学习的目标函数如下:

上式中,r(k)和y(k)分别表示系统在kT时刻(T为采样周期)的理想输出和实际输出,每一个迭代步骤k的控制误差为r(k)-y(k)。为了让E达到最小,本文采用梯度下降法进行搜索,以实现系统的实际输出y(k)在某种统计意义上最逼近于理想输出r(k)。先由误差反传算法来计算:

然后,通过梯度寻优算法来调节Wij、cij和σij;

上式中,η为学习速率,α为惯性系数(0<α<1)。

3.4 控制算法的实现

通过以下5个步骤,可实现模糊RBF神经网络PID控制器的算法。

(1)初始化隶属函数的中心c0和宽度σ0,以及网络的初始权值W0,选定它们的学习速率η和惯性系数α。

(2)采样系统给定值r(k)及实际输出y(),计算误差e(k)=r(k)-y(k),误差的变化ec(k)=e(k)-e(k-1)。

(3)根据公式(3)～(9)计算模糊RBF神经网络PID控制器的控制输出u。

(4)根据公式(10)～(16)修正网络的连接权值Wij及隶属函数的中心值cij和宽度σij。

(5)设置k=k+1,取下一个采样点,返回步骤(2)进行计算。

4 仿真研究

本节在单机一无穷大电力系统模型上,对提出的模糊RBF神经网络的自适应PID励磁控制器进行仿真实验,并与传统的PID调节方式进行比较,仿真模型的有关参数如下:

下列图组中,图4给出了发电机空载时在0s时刻给系统施加一个阶跃输入[6]时得到的响应曲线。其中,图5和图6分别给出了初始运行点Pe0=0.4,δ0=65°和初始运行点Pe0=0.8,δ0=80°时,在0.2 s时刻发电机的机端电压出现±5.6%的阶跃扰动时的动态响应曲线。

从仿真结果可以看出,相比较于常规的PID控制器,本文所设计的基于模糊RBF神经网络的自适应PID励磁控制器具有更优越的超调抑制和振荡抑制功能,以及更快的调节速度和更强的鲁棒性能。

5 结论

本文提出了用模糊RBF神经网络来实现PID励磁控制器参数在线自调整的新方案。仿真结果说明了本文提出的基于模糊RBF神经网络的自适应PID励磁控制,提高了控制系统的适应能力和鲁棒性,改善了系统的动、静态品质和稳定性,为今后发电机组励磁控制系统的应用和开发提供了的新思路。

参考文献

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[5]曾成碧.潘一飞.同步发电机模糊PID励磁控制研究[J].河北科技大学学报.2010(12):546-549.

一种模糊自适应PID控制方法 篇7

关键词：模糊控制,自适应控制,PID算法

1、引言

PID调节是Proportional（比例）、Integral（积分）、Differential（微分）三者的缩写，是连续系统中应用最为广泛的调节方式。PID调节的实质是根据输入的偏差值，按比例、积分和微分的函数关系进行计算，其计算结果用以输出控制，以实现简单和复杂的调节功能。这里先介绍经典PID调节算法。

或者△u (n) =Pval+Ival+Dval

其中：

K p：比例系数，现场习惯用比例带1 0 0/K p;

Ki：积分系数，Ki=Kp*T/Ti

K d：微分系数，K d=K p*T d/T

Pval：比例作用，Pval=Kp*[e (n) ―e (n-1) ]

Ival：积分作用，Ival=Ki*e (n)

Dval：微分作用，Dval=Kd*[e (n) ―2*e (n-1) +e (n-2) ]

Ti、Td和T分别是积分时间、微分时间和控制周期。

式中u (n-1) 为n-1时刻的实际控制量，△u (n) 为n时刻的控制量的增量，e (n) 、e (n-1) 和e (n-2) 分别是n、n-1和n-2时刻控制量与实际值的偏差，Ti、Td和T分别是积分时间、微分时间和控制周期，其中偏差规定如下：偏差=设定值-测量值。

PID的主要参数Kp、Ti、Td和T通常可以利用Z-N法进行整定。

对于采用经典PID控制的温度控制过程，在干扰大、滞后时间长和偏差大等情况下容易发生过冲和振荡现象，难以取得良好的控制效果，并且比例、积分和微分作用相互影响，不容易调整。

2、模糊自适应PID控制算法

为了摆脱经典PID算法中各种因素之间的相互影响，可以把比例、积分和微分作用分别用比例因子P、积分因子I和微分因子D表示，相互之间没有关联，互不影响。运算公式如下：

其中：

P、I和D分别是比例因子、积分因子和微分因子，K i i是积分作用强度因子。

积分作用强度因子Kii

其中：A为偏差限值。

即当温度偏差绝对值|e|从接近A到A/2方向，积分作用从0.2～100%逐步增强。

当偏差|e|>A时，积分不完全起作用。

与经典PID算法相比，比例因子P、积分因子I和微分因子D的作用与比例系数Kp、积分时间Ti和微分时间Td的作用相似，P值越大，比例作用越强，P值越小，比例作用越弱；I越小，积分作用越强，I值越大积分作用越弱；D值越大，微分作用越强，D值越小，微分作用越弱。但有明显不同：

⑴比例因子P、积分因子I和微分因子D的作用完全独立，并且与控制周期无关。

⑵积分因子I和微分因子D与积分时间Ti和微分时间Td的数值差别很大，不能根据经验进行设置；

⑶积分作用强度因子Kii与偏差有关，具有模糊自适应能力，能够根据偏差的大小自动调节积分作用的强弱。

根据偏差的大小和性质建立模糊控制规则。当偏差大或较大时，增强控制作用，以尽快消除偏差；当偏差较小时，减少控制作用，以减少因测量误差引起的波动。

设△T1=量程*1.0%

设△T2=量程*0.25%

当偏差|e|在△T1～A之间和|e|>A时，按照公式计算。

当偏差|e|在△T1～△T2之间时，增加P、I作用，减弱D作用，PID参数做以下修正：

以新的P’、I’和D’代替P、I和D参与公式计算。

系数c1、c2、c3与偏差∣e∣在△T1～△T2之间的次数有关，范围为0.05～0.50。

当偏差|e|在0～△T2之间时，减弱各调节作用，P I D参数做以下修正：

当偏差|e|在0～△T1之间发生振荡时，根据振荡特性自动在±0.25范围内修改P、I、D参数。

其控制流程如图1所示。首先根据经验缺点比例因子P、积分因子I和微分因子D的初值，设置偏差限值△T1、△T2和A，假设设定值为r，测量值为y，初始化e (n-1) =0, e (n-2) =0，然后计算偏差e (n) =rn-yn，根据偏差e (n) 大小，利用公式自动计算Kii和调整P、I和D的值，计算PID输出。如果采样周期到，进入下一个循环重新计算。

3、试验结果

按照经典PID控制方法和模糊自适应PID控制方法分别进行PID参数自整定和全过程控制，改变设定值、控制周期、比例、积分和微分等有关控制参数，对过冲量、稳定性（波动量）和抗干扰能力等进行对比分析。通过实验室模拟和现场使用，证明本文提出的模糊自适应PID控制方法有以下优点：

(1）、比例因子P、积分因子I和微分因子D相互独立，调整时不需要考虑相互影响；

(2）、调节输出比较稳定，对控制系统的扰动较小，可以增加执行机构的使用寿命；

(3）、抗干扰能力较强，在发生干扰后，能够较快恢复平衡，一般不发生振荡现象；

(4）、偏差限值A设置得越小，系统的过冲量越小，但过渡过程时间增加。

参考文献

神经元自适应PID 篇8

二容水箱液位的控制作为过程控制的典型实验代表, 是众多过程控制专家研究的热点之一, 由于其自身存在滞后、非线性特性及控制系统比较复杂的特点, 系统状态、系统参数和控制算法都直接影响控制精度[1]。经典的PID控制显然很难达到较好的控制效果;模糊控制作为一种经典的智能控制方法, 只要设计合理, 一般能达到较满意的控制效果, 但是模糊控制是建立在模糊逻辑推理基础之上的, 所以对设计人员的经验要求较多[1,2]。值得注意的是二容水箱自身存在较大滞后, 处理不当很难达到满意控制效果, 预测、预估控制也有一定的效果;但是系统状态、系统参数还可能随时变化, 针对这些情况, 本文将模糊自适应整定PID控制方法[3,4]应用于二容水箱液位控制的研究。

2 二容水箱的特点

本文是以TKGK-1型过程控制对象系统实验装置 (浙江天煌大型实验设备) 为对象, 结合上位监控PC机形成一个完整复杂的控制系统, 该控制系统可以完成温度、压力、流量、液位等控制, 二容水箱的液位控制是其中一种。二容水箱液位的控制作为过程控制的一种典型对象, 自身存在滞后、对象随负荷变化而表现非线性特性及控制系统比较复杂的特点[1,2], 不同控制算法直接影响控制精度。二容水箱数学模型是两个单容水箱数学模型的乘积, 即可用两个一阶惯性环节来描述, 加上系统纯滞后, 可得其传递函数[1]:

3 模糊自适应PID控制原理

模糊自适应PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入, 利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改, 以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。其结构如图1所示。

P I D参数模糊自整定是找出P I D三个参数与e和e c之间的模糊关系, 在运行中通过不断检测e和e c, 根据模糊控制原理来对三个参数进行在线修改, 以满足不同e和ec时对控制参数的不同要求, 而使被控对象有良好的动、静态性能。其控制是在PID算法的基础上, 通过计算当前系统误差e和误差变化率e c, 利用模糊规则进行模糊推理, 查询模糊矩阵表进行参数调整的[3]。

4 模糊控制设计

由模糊基础知[5], 模糊控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验, 建立合适的模规则表, 得到针对kp, ki, kd三个参数分别整定的模糊控制表[3]。详见文献[3]。设计的模糊逻辑推理系统见图2所示。

kp, ki, kd的模糊控制规则表建立好后, 可根据如下方法进行kp, ki, kd的自适应校正。将系统误差e和误变化率差ec变化范围定义为模糊集上的论域。

其模糊子集为e, ec={NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}子集中元素分别代表负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中正大。设e, ec和kp, ki, kd均服从正态分布, 因此可得出集的隶属度, 根据各模糊子集的隶属度赋值表和各参数模糊控制模型, 应用模糊合成推理设计PID参数的模糊矩阵表, 查出修正数代入下式计算[3]:

在线运行过程中, 控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理、查表和运算, 完成对PID参数的在线自校正[6]。其在线自校正流程图[3]如图3所示。

5 程序仿真

根据前面的建模分析, 带入参数并求解相关变量可得二容水箱的传递函数 (注:传递函数与系统的当前状态有关, 如阀门的开度等) :

设采样时间为1ms, 采用PID控制进行阶跃响应, 用matlab语言编写相关的软件程序并运行, 得控制系统阶跃响应和控制器输出曲线如图4和图5所示。从仿真结果看, 系统响应较快, 控制效果较好。

6 结束语

模糊自适应PID控制是以误差e和误差变化ec作为输入, 利用模糊控制规则在线对PID三个参数kp, ki kd进行修改, 以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。这种控制器把古典的PID控制与先进的专家系统相结合, 实现系统的最佳控制, 同时利用模糊控制, 避免对精确模型地要求。可见是一种较优的控制方法。只是本文的结果是仿真结果, 有待进一步研究, 所以本文的后续工作是将该方法应用于二容水箱实验系统。

参考文献

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[5]孙增圻, 张再兴, 邓志东.智能控制理论与技术[M].北京:清华大学出版社, 1997.

神经元自适应PID 篇9

目前一些有代表意义的交流调速方法有恒压频比控制、转差频率控制、矢量控制、直接转矩控制、自适应控制与智能控制等[1]。这些控制方法各有优点,适用于不同的控制场合,而本文所用的控制方法是直接转矩控制,具有光滑的曲线特性,适用于要求比较高的重载场合。

在直接转矩控制系统中,不需要复杂的坐标变化,通过磁链、转矩滞环比较器输出结果来对逆变器开关进行控制[2]。由于比例积分微分控制(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器结构简单,容易操作,且具有良好的动静态特性,广泛应用于速度调节器中,随着电力电子技术的发展,PID控制器的不足之处也逐渐暴露出来,它需要依据精确的数学模型来对控制对象进行线性控制,所以对控制对象产生了限制。而本文提出的模糊自适应控制器具有模糊控制和PID控制共同的优点,克服系统的非线性、强耦合、多变量等不利因素影响。

1 异步电机直接转矩控制理论

直接转矩控制系统就是根据定子磁链幅值偏差Δψ和电磁转矩偏差ΔTe,通过滞环比较器后根据这2个差值查询逆变器电压矢量开关表得到需要加在异步电动机上的恰当的电压开关矢量,根据当前定子磁链的矢量ψs所在的位置来选取不同的电压矢量,最后通过脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation,PWM)逆变器来实现对异步电动机的控制。减小定子磁链的偏差和电磁转矩的偏差,实现对电磁转矩与定子磁链的不同时刻的控制[3]。整个控制系统如图1所示,其中ψ*,分别为初始给定的定子磁链值和电磁转矩值,Te为电磁转矩的矢量。

2 直接转矩控制的基本原理

2.1 异步电动机模型

交流异步电机的数学模型相当复杂,它是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统,坐标变换的目的就是要简化数学模型。

电动机在理想条件下,经推导可得异步电动机在静止坐标系下的数学模型。对于分析直接转矩控制系统,采用空间矢量的数学分析方法,以定子磁链定向,建立在静止α-β正交定子坐标系上,图2是异步电动机的等效电路。

图2中ω为电角速度(机械角速度与极对数的积);Us为定子电压空间矢量;Is,Ir为定子、转子电流空间矢量;Ψs,Ψr为定子、转子磁链空间矢量;Rs,Ls,为单相定子电阻、电感;Rr,Lr为单相转子电阻、电感;R为折算到定子侧的单相转子电阻。由图2可以得出如下定子电压方程和转子电压方程:

而定子磁链与转子磁链:

式中:Lm为定子和转子之间的互感。

消去电压方程和磁链方程中的Is和Ir,可以得到以定子磁链Ψs和Ψr为变量的状态方程:

其中电机漏感系数,ωr为转子的电角速度。

电机的电磁转矩Te可以表示为定子磁链和转子磁链的形式:

式中:θ为定子磁链与转子磁链之间的夹角,即磁通角。

在实际运行中,保持定子磁链的幅值为额定值,以便充分利用电机,而转子磁链幅值由负载决定。当维持定子磁链和转子磁链的幅值都恒定不变时,只要改变它们两者之间的夹角就可以改变转矩,这实际上就是直接转矩控制之所以简单的根本所在。

2.2 电压空间矢量与磁链的关系

直接转矩控制根据磁链矢量的方案有六边形磁链方案和近似圆形磁链方案。本文对近似圆形磁链进行了研究,所谓的近似圆形磁链就是尽可能产生圆形旋转磁场,其主要由定子电压空间矢量决定,主要和零矢量的介入有关,同时需要保证电机的电磁暂态现象不出现。在直接转矩控制中,所设定的磁链参考值ψsref运行轨迹为圆形G,如图3所示。

从图3可以看出,只有将Ψs的幅值控制在滞环的带宽内,其中滞环宽度为2|ΔΨs|,上限|ψsref|+|Δψs|,下限为|Ψsref|-|ΔΨs|,磁链轨迹可以变为圆形旋转轨迹,故复平面被分成了6个不同的空间,这些区间的范围是以定子电压矢量为中线,各向前后扩展了30°,区间跨度60°,区号为k=Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ。若定子磁链矢量位于第k个区间,那么可以选择Usk,Us(k-1),Us(k+1)使幅值增大,选择Us(k+2),Us(k-2),Us(k+3)使幅值减小。

3 模糊自适应PID速度调节器设计

3.1 模糊自适应PID控制器的结构

模糊自适应PID控制器的结构设计是指将模糊控制与PID控制器相结合,需要对偏差变化率ec和偏差Δec进行模糊推理从而得到PID控制的3个参数KP,KI人和KD的模糊关系,并对其进行优化组合,使其能够时时调整PID参数,使异步电机获得良好的动态和静态特性[4]。模糊自适应PID控制器的结构如图4所示。

模糊控制器的输入为Δec和ec,输出参数为PID控制器的3个参数KP,KI,KD。输入变量Δec和ec的模糊子集{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大},记为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},并将其量化到区域(-3,3)内。同时,输出变量KP,KI,KD的模糊子集{负大、负中、负小、零、正小、正中、正大},记为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},分别将其量化到(-0.3,0.3)(-0.06,0.06)(0,3)的区域内。通过KP,KI,KD3个参数对控制性能的影响特征的分析,总结出整定的模糊控制规则表,如表1所示。

3.2 模糊推理

模糊推理法其实就是一种语言,即将实际变量转换成语言变量。例如一个从X到Y的模糊关系表示为,那么模糊条件语句:If A and B then C。如果A*是输入,B*是输出,那么公式为:

Mamdani将模糊关系Ra→b的定义为

所以B*的隶属度函数为

3.3 解模糊化

这时候输出的结果为模糊量,不具有控制能力,需要选择出一个最佳的数据来对其进行控制,而这个过程就是解模糊化的过程[6,7,8]。对输出的结果进行加权平均处理可以使模糊的控制结果逐渐清晰。模糊集用uc表示,则:

对式(14)进行离散化,则:

3.4 在线自动校正流程

对模糊PID自适应控制系统误差和变化率进行计算后[9,10],参照每个模糊控制模型的子集隶属度赋值表,根据模糊矩阵表对PID参数进行在线修正,计算公式如下:

式中:为初始给定值;ΔKP,ΔKI,ΔKD,为经过模糊的修正值。

然后将新得到的PID参数输入到控制器里重新装载,来对系统的起动进行快速准确的控制。

4 仿真分析

借助Matlab/Simulink仿真平台搭建仿真系统如图5所示。该模型主要由以下部分构成:异步电动机与其测量模块、晶闸管导通模块、功率因数角检测模块、模糊控制模块。在仿真中所采用的电机参数为:定子电阻R=1.405Ω,转子电阻Rr=1.395Ω,互感Lm=0.172 2 H,定子电感为0.005 839 H,转子电感为0.005 839 H,电机惯量J=0.013 1 kg.m2,电机极对数P=2,额定功率PN=4 kW,额定电压UN=400 V,额定频率50 Hz,额定转速1 420 rpm[6]。

图5中n,n*,nl分别为测量转速、给定转速和转速偏差值。其中测量模块主要测量电机的电流,转矩和转速的波形变化,下面给出PID控制系统仿真与模糊自适应PID控制系统仿真比较,而且还给出了系统突加负载和低速时的仿真结果。

图6至图9为在0.5 s突加负载、0.3 s给定转速的仿真结果图,由图6可以看出转矩的变化可以很好地跟踪给定值,但存在较大的波动。从图7可以看出改进的系统速度跟随效果比一般系统效果更好,调节时间更短,在突加负载情况下,转速变化量较小。从图8可以看出稳定运行过程中电流近似正弦波,谐波分量少,在转速突变和负载突变情况下,定子电流脉动较大,改进的系统比一般系统电流脉动要小。从图9可以看出,电机起动时,转矩脉动较大,改进的系统比一般系统转矩变化量更大,但转矩变化时间更短,电机稳定运行时转矩变为零,波动小。

5 结语

随着电力电子技术的发展,先进的控制方法得以应用。对模糊自适应PID控制算法的分析和仿真。可以弥补传统的直接转矩控制存在的一些问题,可以快速地根据负载突变进行相应的控制,使其可以运用于负载突变的场合,同时还可以用于频繁启动和制动的不同场合,具有较高的实用价值。

参考文献

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神经元自适应PID 篇10

传统PID控制由于具有结构简单,鲁棒性好,算法简单,易于实现等优点,因而在随动系统中获得了广泛的应用。但是传统PID控制也有其自身弱点,它常用于可以建立精确数学模型的确定性系统,在应用时必须事先整定好三个控制参数,而不能在线整定控制参数。对于一些具有大滞后、模型参数变化范围大、强干扰及非线性系统,常规PID控制事先整定的参数无法保证系统能够继续良好工作,不能达到高精度定位和跟踪的要求。由于神经网络具有自学习、自适应、自组织的能力,近年来人们将神经网络与传统PID控制相结合,使得PID控制器能够在线调整参数,满足实时控制需要。本文以火炮随动系统为研究对象,讨论了一种单神经元自适应PID控制器结果表明这种自适应PID控制器有较好的控制效果,性能优于传统PID控制器。

2 单神经元自适应PID控制器[1,2]

常规PID控制器的形式为

其中Kp为比例系数,Ti为积分时间常数,Td为微分时间常数,当采样周期T0较短时可通过离散化将这一方程化为差分方程。为此用一阶差分代替徽商,用求和代替积分,用矩形积分来求连续积分的近似值,其离散化为:

式中,Ki=KpT0/Ti为积分比例系数;Kd=KpTd/T0,为微分比例系数;Δ2=1-2z-1+z-2,为差分的平方。

为使式(2)中的PID算法具有自学习能力,利用单神经元实现PID控制自适应、自调整[3,4],其模型如图1所示。

图1中转换器的输入分别为设定值r(k)和y(k);转换器的输出为x1,x2,x3,这里x1=Δe(k),x2=e(k),x3=e(k)-2e(k-1)+e(k-2),为神经元学习控制需要的状态量,也是神经元的输入;z(k)=r(k)-y(k)=e(k)为性能指标或递进信号;ω1(k)、ω2(k)、ω3(k)为对应于三个输入x1(k)、x2(k)、x3(k)的加权系数;K为神经元的比例系数,K>0;于是控制器的输出量u(k)可表示为:

加权系数ωi(k)的调整可以采用有监督的Hebb学习规则[5],表示为:

式(4)中Oi表示神经元i的激活值,Oj表示神经元j的激活值,Δwij表示神经元i和神经元j的连接权值的增量,dj为网络目标的期望输出值,η为学习效率。单神经元PID控制器是通过对状态量的权系数的调整来实现自适应、自组织功能的,为保证单神经元自适应控制系统学习策略的收敛性和鲁棒性,对有监督的Hebb学习算法进行规范化处理可以得到:

式中ηP、ηI、ηD分别为比例、积分、微分的学习效率。

3 基于单神经元自适应PID控制的火炮随动系统研究

3.1 火炮随动系统原理

图2是采用三闭环控制的某型火炮随动系统原理框图,由内至外分为电流环、速度环和位置环。电流环和速度环实际由电机驱动器(大功率IGBT变频器)完成,本质上均为PI控制,外层位置环采用PID控制。为进一步提高控制精度,通常针对火炮随动系统的滞后特性,引入速度补偿。

所示随动系统位置环原采用分段PID控制,系统根据位置误差在不同的阶段采用不同的PID参数,虽然控制性能较单一PID参数控制有一定改善,但本质上依然是常规PID控制,在使用前需要依靠设计或调试人员的经验来整定PID参数,当有干扰或外部环境稍有变化时,已经整定的参数就不能很好的满足控制要求,这严重影响了火炮的性能,因此需要考虑使火炮随动控制参数能够在线自整定,本文采用基于单神经元的自适应PID控制器替代原常规PID控制器,并进行了仿真实验。

3.2 仿真研究

本文采用Matlab对所建单神经元自适应PID控制器进行仿真试验,考虑火炮在阶跃运动下的响应,搭建仿真框图如图3所示,单神经元利用零阶保持器来构成,其学习算法采用S函数实现,速度前馈补偿在实际中采用的是将当前速度经过特定处理后引入系统。仿真实验在Simulink下进行。

本文采用火炮运动常见的阶跃运动进行仿真,仿真结果如图4所示。

4 结束语

由仿真结果可以看出,本文提出的基于单神经元的自适应PID控制方案,具有结构简单、无需精确数学模型等优点,且系统的快速性、鲁棒性也能有明显改善,协调时间大大缩短,能够在环境变化时自调整参数,具有较高的稳态精度,在火炮随动系统控制中有实际使用价值。

参考文献

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