单神经元自适应PID（通用6篇）
单神经元自适应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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单神经元自适应PID 篇2
航空发动机自适应神经网络PID控制
本文提出了一种航空发动机多变量自适应神经网络PID控制方法,采用基于共轭梯度的`神经网络学习算法在线整定控制器参数.该控制器的设计无需知道发动机精确模型,具有响应速度快、抗干扰能力强和鲁棒性好等优点.控制器不仅算法简单,实现容易,而且适用范围广.
作 者：蒋衍君 黄金泉 Jiang Yanjun Huang Jinquan 作者单位：南京航空航天大学203教研室,江苏,南京,210016刊 名：航空动力学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF AEROSPACE POWER年，卷(期)：15(3)分类号：V233.7关键词：航空发动机 神经网络 多变量控制 自适应控制
单神经元自适应PID 篇3
一、ANN在VAV系统中的控制应用
人工神经网络 (ANN) 的应用已渗透到暖通空调领域的各个方面, 成为学科的前沿阵地。不少的学者在预测负荷、能源管理、系统辨识、故障诊断、非线性控制系统和智能控制等方面作了许多有益的尝试, 取得了一些成果。对于VAV系统而言, 它有其自身的特点:系统干扰大;空气调节过程和执行器运行特性的非线性;各控制回路之间耦合强烈。对于VAV系统来说, ANN具有以任意精度逼近任意复杂的非线性函数的特性;网络的冗余性带来很强的容错性和鲁棒性;ANN能将信息分布式并行处理, 可以快速地进行大量计算。而且, 由于当今大多数楼宇的HVAC系统都采用集散控制系统, 他们依靠高速可靠的网络通讯与强大的DDC (直接数字控制器) 或子站来实现各项功能, 为人工神经网络的实际应用创造了条件。在变风量系统中引入人工神经网络增强了信息处理能力和适应能力, 提高了系统的智能水平。人工神经网络之于变风量系统的控制应用理论上是可行的, 而且还是很有必要的。
二、单神经元自适应PID控制器
利用神经网络设计一个具有自适应和自学习功能的单神经元控制器取代传统的PID调节器, 对提高空调系统的控制效果和鲁棒性有积极的意义。下面就对单神经元自适应PID控制器进行讨论。
1. PID调节器的离散差分方程:
对连续系统PID调节器的算式进行离散化处理, 即可求出PID调节器的离散差分方程:
式中:K1为积分比例系数, KD为微分比例系数, △2为差分的平方。执行机构的实际的控制量为控制增量的积累。解决的方法可利用有积累作用的元件来实现。
2. 单神经元自适应PID控制器及其学习算法:
图中转换器的输入反映被控过程及控制设定的状态, 如设定为yr (k) 输出为y (k) , 经转换器后转换为神经元学习控制所需要的状态量x1, x2, x3, 这里:x1 (k) =e (k) , x2 (k) =△e (k) , x3 (k) =e (k) -2e (k-1) +e (k-2) , z (k) =yr (k) -y (k) =e (k) 为性能指标或递进信号。
wi (k) 为对应于xi (k) 的加权系数, k为神经元的比例系数, k>0。神经元通过3关联搜索来产生控制过程信号, 即:
单神经元自适应控制器通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能, 而加权系数的调整系采用有监督的Hebb学习规则, 它与神经元的输入、输出和输出偏差三者的相关函数有关。
式中:ri (k) 为递进信号, ri (k) 随过程进行逐渐衰减;z (k) 为输出误差信号, z (k) =yr (k) -y (k)
η为学习速率, η>0
c为常数, c>0
引入辅助函数, fi[wi (k) , z (k) , u (k) , xi (k) ], 变换后得到。
上式表明:加权系数wi (k) 的修正按函数fi (●) 对应于wi (k) 的负梯度方向进行搜索。应用随机逼近理论可以证明, 使用上述学习算法, wi (k) 可收敛到某一稳定值wi*, 且其与期望值的偏差在允许范围内。
为保证上述单神经元自适应PID控制学习算法的收敛性和鲁棒性, 对上述学习算法进行规范化处理后有:
ηi, ηp, ηd为积分、比例、微分学习速率。这里对积分、比例、微分分别采用了不同的学习速率ηi, ηp, ηd, 以便对它们各自的权系数能根据需要分别进行调整, 其取值由仿真实验确定, 且取c=0。
3. 神经元自适应PID控制器的仿真。
变风量系统的控制中局部室温控制采取的是串级回路的PID控制, 其中室温自动控制回路根据室温设定值与测定值的偏差向风量自动控制回路给出设定风量, 风量自动控制回路根据风量设定值与测定值的偏差来调节风阀开度。升温过程中每隔一段时间就需调节量测一次温度, 如果PID调节器多则劳动量大, 反应缓慢且很难保证温控精度。下面我们将一级回路应用单神经元自适应PID控制器, 进行模拟和仿真。
实际运行经验表明其数学模型近似为一个带纯滞后的惯性环节, 在工作点附近作线性化处理, 离散后可近似用一个低阶 (通常取二阶) 差分方程表示。如:
对该神经自适应PID控制器应用最优二次型性能学习算法进行仿真研究。ζ (k) 为在100个采样时间的外加干扰, ζ (100) =0.10, 输入为阶跃响应信号r (k) =1.0。系统启动时先进行开环控制, 取u=0.1726, k=0.02, p=2, q=1, d=6, 比例、积分、微分三部分加权系数学习速率分别取ηi=4, ηp=120, ηd=159, w1 (0) =0.34, w2 (0) =0.32, w3 (0) =0.33。由以上结果可知:单神经元自适应PID控制作为一种简单的神经网络控制器, 对输入的响应快速而且准确, 可获得较传统PID控制更好的控制效果。
单神经元自适应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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单神经元自适应PID 篇5
交流电机定子电流的励磁分量与转矩分量存在强耦合, 虽然采用矢量控制, 通过磁场定向, 可使磁通与转矩获得近似解耦, 但作为典型的多输入多输出非线性系统, 其非线性特征不仅表现在由电磁关系所造成的非线性, 同时还受硬件条件制约表现出非线性特征, 如死区特性、功率半导体器件压降等特性的影响, 尤其在油田等外部环境复杂的场合, 各种非线性特征使得异步电机系统的分析控制极其复杂, 这就要求我们研究新的控制方法, 利用先进的控制理论对其实现高性能的精确控制。
本文针对传统矢量控制系统中PID控制器不能及时调整自身控制参数[1], 而神经网络控制器理论复杂、难以实现的缺点[2,3], 提出了采用单神经元的自适应控制系统, 并利用参考模型, 建立单神经元模型参考自适应控制器, 代替传统PID控制器, 并将其应用于异步电机的矢量控制系统中, 仿真与实验结果表明, 单神经元控制器自适应性与鲁棒性很强, 可以大大改善异步电动机的运行性能。
2 控制策略与控制方法
单神经元控制结构如图1所示。取单神经元输入分别为:
x1 (k) =e (k) =r (k) -y (k)
x2 (k) =T∑Δe (k)
x3 (k) =[e (k) -2e (k-1) +e (k-2) ]/T
分别反映了系统的误差、误差累积和一阶差分的情况。神经元通过关联搜索, 计算产生输出信号u (k) 为:
u (k) =u (k-1) +K∑wi (k) ·xi (k)
式中:K——调节环节放大系数;wi (k) ——权系数, 权值学习算法采用有监督的Hebb学习规则:
wi (k) =wi (k-1) +ηie (k) u (k) xi (k)
传统的误差函数为 (ym-ye) 2/2, 若根据此误差函数进行学习, 不能立刻得到异步电机的输出值, 因此, 本文将速度的变化趋势即电机的输出考虑进误差函数, 将误差函数改进为:
undefined
式中:kd——可调微分常数。
若将转速给定用ω*表示, 则误差函数表达式转化为:
undefined
在模型参考自适应控制结构中, 采用单神经元作为控制器, 构成单神经元模型参考自适应控制器, 如图2所示。以参考模型输出ym为理想输出, 当被控对象由于内部或外部因素改变使其输出yr偏离理想输出ym时, 产生误差e=ym-yr, 此时, 通过模糊修正增益法调整神经元权值[4], 从而改变控制器输出, 使yr与ym趋于一致, 误差趋于零。
3 系统建模
采用前述控制策略建立单神经元模型参考控制器子系统模型如图3所示。
将所建控制器应用于异步电机矢量控制系统中, 建立异步电机单神经元直接模型参考自适应控制系统模型如图4所示, 控制系统主要由单神经元控制器模块、坐标变换模块、电流滞环PWM模块、异步电机模块及磁链观测模块组成。
矢量控制系统采取磁链开环、速度闭环的控制结构[5], 选择静止坐标系上的电机本体作为参考模型。图5为该矢量控制系统的结构图。
在此控制系统中, 当参考模型的输出与异步电机的粗度有误差时, 需要根据一定的自适应控制规律来调整单神经元的权值、阈值, 使误差函数E=eundefined/2+kdeundefined/2趋于0, 其中e1=ω*-ω;undefined使电机转速跟踪参考模型输出。
4 系统仿真及实验验证
选异步电机参数为:τen=10 N·m, P=1.5 kW, Rr=2.5 Ω, Rs=3.9 Ω, Ls=0.5 H, Lr=0.5 H, Lm=0.6 H, np=2, J=0.002 kg·m2, 系统初始参数η1=0.03, η2=0.03。
设期望转速为值为1 000 r/min的阶跃函数, 图6为采用单神经元控制器的转速曲线, 图7为采用传统PID控制器的转速曲线, 可见, 单神经元控制器转速上升更快且无超调, 另外, 传统PID控制器需要同时调整三个参数, 而本文所述单神经元控制器仅需要调整一个参数kd便可得到更好的控制品质。
图8为异步电机的转速跟踪曲线。速度响应曲线如图9所示, 启动时加额定负载10 N·m, 1 s时负载变为15 N·m, 可见转速有很小的波动且能快速恢复, 这说明控制器有较强的负载抗干扰能力。图10所示分别为转子电阻变化前后的转子转速曲线, 把转子电阻增大50%, 响应速度几乎没有变化, 可见控制器对电机转子电阻变化具有较强的鲁棒性。
以TI公司的高速数字处理器TMS320LF2407A为基础构建了实验控制系统, 包含主电路、控制电路和保护电路三大部分, 硬件框图如图11所示, 由整流滤波模块、逆变模块、IPM保护模块、限流启动模块、电压检测模块、驱动模块等组成, DSP用于实现单神经元控制器的控制算法和常规PID控制算法, 同时对速度、电流等信号进行检测、转换和数据处理, PC机部分采用VC++编写通信界面, 主要负责转速、频率和磁通的给定以及调速系统故障显示及处理等功能。
试验过程为:设定电机转速为1 500 r/min, 实验时间为0.2 s, 在t=0.08 s时突加负载, 观察传统PID控制器和单神经元模型参考控制器时的转速波形, 如图12所示, 可见采用传统PID时转速超调量较大, 转速调整时间较长, 而单神经元模型参考控制下转速超调量小, 调整时间也较短, 负载变化时转速恢复较快, 实验表明:单神经元控制器具有较好的自适应性与鲁棒性, 可以很好地改善异步电机矢量控制性能。
5 结 论
本文构建了基于单神经元的模型参考自适应控制器, 通过在异步电机上的仿真及实验验证, 表明系统具有良好的动静态性能, 通过对单神经元参数的在线调整, 可以使控制器对给定值变化、负载扰动及参数变化等具有较强的自适应能力与鲁棒性。
摘要：针对传统抽油电机控制器自适应性能较弱的特点, 提出一种单神经元模型参考自适应控制方法, 此法在模型参考自适应控制基础上, 采用单神经元代替复杂神经网络, 选择线性函数作为参考模型, 并将速度变化考虑进误差函数, 采取磁链开环、转速闭环的控制结构建立控制系统, 建立基于此控制方法的异步电机控制系统仿真模型, 并基于DSP构建实验控制系统, 仿真及实验结果表明所述控制器输出平稳, 具有参数及负载时变的自适应能力, 应用前景广泛。
关键词：异步电机,矢量控制,单神经元PID控制器,模型参考自适应控制
参考文献
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单神经元自适应PID 篇6
在环境污染日益严重的今天, LED以其低碳环保、体积小而寿命长等优点而受到各国政府、大中型企业与科研机构的重视[1]。由于LED灯具有半导体的非线性、滞后性等特点, 因此使用各种智能控制算法, 对LED照明系统的各项性能参数进行动态控制, 有着较为深远的理论与实际意义。
2 LED灯具照度模型和控制方案
2.1 LED灯具照度模型使用容量估算法可建立LED灯具在某区域内平均照度Eav的模型[6]:
式 (1) 中, f为光通量, N为灯具数量, CU为利用系数, 一般取值为0.3~0.4。MK为维护系数, 一般取值为0.7~0.8。A为照射区域面积。
光通量f可通过下式来求出:
式 (2) 中, I表示发光强度, 单位cd;α为发散角度。LED的发光强度I与电致发光的正向电流IF的联系是
式 (3) 中, q表示单位电子电量, AP为LED二极管的P-N结面积, b为量子产额, LN和LP分别表示电子和空穴的扩散长度。
从以上各式可看到, LED灯具照度与电灯发光的正向电流密切相关。据此可设定控制方案。
2.2 LED灯具照度控制方案LED灯具的恒照度控制系统由光照度传感器、恒流驱动模块、智能控制模块以及LED灯具等组成。光照度传感器检测工作区域内的照度, 向智能控制模块发送所测数据。本文采用单神经元控制器来控制LED灯具的光照度。首先得到实际照度E与设定照度Er的偏差DE, 以此为输入参量来对恒流驱动模块进行PWM控制。图1为控制原理框图。
3 单神经元自适应控制器设计
单神经元自适应控制算法属于最优控制算法的一个分支, 其思想来源是人工智能领域的“强化学习”思想[7]。该算法基本原理是监督学习, 即通过逐步调整神经元的输入权值, 减小实际输出与期望输出之间的差异。因为无需求解复杂的系统方程, 所以该算法在非线性系统控制中展示出极大的潜力。算法的结构如图2所示。
图2中, K为神经元的比例系数, 3个状态变量, x1=e, x2=De, x3=D2e。
人工神经元通过对连接权值w的不断调整来实现自组织、自学习的功能。其学习算法为
连接权值w的调整按有监督的Hebb学习规则来实现, 因此加入监督项z (k) 。连接权值w的学习算法为
K值与h值的选择十分重要。K越大, 则系统响应越快, 但也会使超调量增大, 甚至使系统出现振荡。K值过小, 则系统快速性变差。
4 仿真研究与结果
在Matlab/Simulink环境中建立LED灯具恒照度控制系统的仿真界面, 仿真的对象是LED灯具在某个工作区域内的光照度, 假设其初始值为300lx。LED灯具从开始调整到工作状态稳定, 要求将其光照度控制在353lx。两种控制策略都可使LED灯具光照度从300lx到稳定于设定值353lx, 但单神经元自适应控制算法在超调量和调节时间等性能指标方面要优于常规PID控制算法, 不足之处是上升时间较长。
5 结论
本文针对LED灯具光照度的机理模型, 设计了一个以单神经元自适应算法为核心的恒照度控制器, 控制仿真结果表明, 该控制器其性能可媲美传统的PID控制器, 能满足LED灯具光照度控制的精度要求, 超调量小, 调节时间短, 动态性能良好。在非线性复杂系统控制中, 人工神经元自适应算法设计的控制器具有广阔的应用前景。
参考文献
[1]毛兴武等.LED照明驱动电源与灯具设计[M].北京:人民邮电出版社, 2011.
[2]李春茂.LED结构原理与应用技术[M].北京:机械工业出版社, 2011.