神经模糊-PID

2024-05-26

神经模糊-PID（精选7篇）

神经模糊-PID 篇1

现代工业控制中很多被控制对象存在着非线性严重和较大的时间滞后性, 难以建立精确的数学模型, 用传统PID控制难于达到满意的控制效果。本文将传统PID控制方法、模糊PID控制和神经元PID控制方法进行比较分析, 通过仿真结果, 可以看出这智能控制方法的优势。

1 模糊PID控制器设计

模糊PID控制是通过计算系统误差e和误差变化ec, 进行模糊推理, 查询模糊矩阵, 对PID三参数进行在线修改, 从而使被控对象具有良好的动、静态性能, 控制器结构如图1所示。

此模糊控制器为2输入, 3输出系统, 定义误差e、误差变化ec和Kp, Ki, Kd的模糊子集均为{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}, 物理意义为:{负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大}。误差e的基本论域定为[-6, 6]、误差变化ec的基本论域为[-3, 3], 取量化因子Ke=0.5, Kec=1, Kp, Ki, Kd三个参数的比例因子分别为:Kup=1, Kui=0.001, Kud=1, 采用最大隶属度法。

根据模糊控制器在线修正Kp, Ki, Kd, 修正公式为:

其中K*p, K*i, K*d为PID初始参数值, , 为模糊控制器对PID的在线修正值。根据控制规律, 设计出三个参数在线整定的模糊规则。

2 神经元PID控制器设计

单神经元控制具有结构简单、易于计算、自组织、自学习等特点, 适合实时控制。为此在增量式PID控制器基础上设计了神经元自适应PID控制器。

增量式PID控制器算法:

Ki为积分系数, Kp为比例增益, Kd为微分系数, △2为差分的平方, △2=1-2z-1+z-2。控制器结构如图2所示。

图中:rin (k) 为设定值, yout (k) 为输出值, x1, x2, x3是经转换器转换成为神经元的输入量, w1, w2, w3为对应于x1, x2, x3输入的加权系数, 为神经元的比例系数:

则单神经元自适应PID的控制算法为:

权系数学习规则采用有监督Hebb学习规则, 它与神经元的输入、输出和输出偏差三者函数关系如下:

式中:ri (k) 为递进信号, ri (k) 随过程进行逐渐衰减, 权系数wi (k) 正比于递进信号ri (k) ;z (k) 为输出误差信号, c为智能控制比例因子, η为学习速率, η>0。对以上学习算法进行规范化处理如下:

使用Matlab编程语言进行神经元控制程序设计, 对其中比例系数K和学习速率ηI, ηP, ηD分别采用试探方法进行离线调整, 经过综合比较, 最终确定K=0.12和学习速率ηI=0.40, ηP=0.35, ηD。=0.40

3 仿真分析

本文采用一阶大滞后惯性环节作为仿真对象, 将传递函数写为传统形式

使用Matlab语言分别对传统PID控制、模糊PID控制和单神经元PID控制器编程仿真, 并调整被控对象参数, 对比以上方法的控制品质。

3.1选择传递函数为。图3至5为三种控制系统的阶跃响应变化曲线, 可以看出:基本PID控制系统响应存在振荡, 无超调;模糊自适应PID控制响应较慢, 无超调;神经元PID控制无超调, 响应快。

3.2增加系统增益、惯性和延迟时间, 被控对象调整参数为。

仿真结果显示:PID控制系统不稳定, 系统发散;模糊PID控制超调量较大, 神经元PID控制响应时间有所增加, 两种智能控制系统均能够稳定工作, 体现了其在被控对象参数发生变化时的自适应性、自调整特点。

4 结论

根据系统仿真结果显示:模糊PID控制和神经元PID控制方法在被控对象参数发生变化时具有较好的自适应能力和较强的鲁棒性, 控制系统能够稳定工作。

模糊PID控制系统响应较慢, 这与模糊规则设置、论域划分有关。当调整模糊控制规则后, 系统性能应将有所提高, 但如果规则设定过多, 则模糊推理时间增长, 不适宜复杂系统的实时控制。

神经元PID控制算法简单, 系统阶跃响应曲线在三种PID控制中最好。被控对象参数变化时, 具有良好的鲁棒性, 响应时间较快, 具有较好的工业应用前景。

参考文献

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[4]章卫国, 杨向忠.模糊控制理论与应用, 西北工业大学出版社, 2001年.

[5]易继锴, 候媛彬.智能控制技术, 北京工业大学出版社, 2002年.

神经模糊-PID 篇2

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

[1]李卓.基于神经网络的模糊自适应PID控制方法[J].控制与决策,1996.

[2]曾光奇.模糊控制理论与工程应用[M].武汉:华中科技大学出版社,2006.

[3]王积伟.控制工程基础[M].北京:高等教育出版社,2006.

[4]陶永华.新型PID控制及应用[M].北京:机械工业出版社,1998.

[5]常巍.MATLAB R2007基础与提高[M].北京:电子工业出版社,2007.

[6]胡寿松.自动控制原理[M].北京:科学出版社,2006.

神经模糊-PID 篇3

应近几年国内基础行业的建设需要, 如高层住宅、铁路、高速公路、桥梁、码头、电站等大、中型基础工程施工及地基处理, 性能良好的振动打桩机的作用也越来越明显。由于国内振动桩锤理论和打击力的无级调频调矩技术落后, 如今的振动打桩产品已经无法满足市场的需求。

本文提出将模糊神经网络PID控制法用于偏心块式振动打桩机中, 利用其模糊推理和自学习功能, 以减小液压系统的泄漏, 执行元素非线性等因素影响, 达到提高同步控制精度的目的。

1 双马达电液伺服同步控制系统以及同步控制策略［1-2］

双马达电液同步控制系统如图1 所示, 微机控制器1、伺服放大板2 和3、传感器13 和14、开关按钮组25、数据采集卡26 组成了电控柜系统; 泵4 和24、阀5 和22、马达6 和21、散热器23 组成了液压系统; 其他组成了机械结构系统即打桩头内部结构。

工作原理如下: 马达6 和21 驱动两组反向偏心块9、12 和15、18。两马达同时旋转, 两组偏心块反向旋转, 横向离心力抵消, 垂直方向力叠加, 从而产生打击力。在整个沉桩过程中, 两马达转速实现打击力频率改变, 偏心块之间的相位差实现打击力矩的改变。

本文采用了复合式同步控制策略, 速度的控制由内层控制器实现, 外层采用主从式控制相位差。图2 为控制策略方框图。

2 模糊神经网络PID控制

模糊神经网络PID控制是在常规PID控制基础上, 根据实际情况利用经验和技术知识进行学习, 通过计算系统的误差和误差的变化率, 在线实时的整定PID参数。具体基于模糊神经网络PID控制结构如图3 所示。

2. 1 模糊神经网络结构原理

神经网络系统具有很强的自学习自适应功能［3］, 但却不适合表达基于规则的语言; 模糊推理能够对控制规则进行计算推理, 但本身不具备自学习自调整的功能。因此, 将两者结合起来, 模糊神经网络可以利用神经网络的学习机制补偿模糊控制系统缺乏有效的学习机制的缺点。

2. 2 模糊神经网络的结构

基于Mamdani模型的模糊神经网络结构［4］如图4所示。

第一层: 输入层, 输入值传输到下一层。节点总数为:N1=n。

第二层: 模糊化层, 每个节点代表一个语言变量值, 如正大, 正小, 负大, 负小等。作用是计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合的隶属度函数 μij= μAji ( xi) , 隶属度函数为正态形函数, 表达式为:

式中: xi—输入变量; σij—隶属函数的宽度; cij—隶属函数的中心。节点总数为:

第三层: 模糊推理层, 每个节点代表一条模糊规则。该层的作用是匹配模糊规则的前件, 计算出每条规则的适应度, 即:

式中: i1∈{ 1, 2, …, m1} ; i2∈{ 1, 2, …, m2} ; …; in∈{ 1, 2, …, mn} ; j = 1, 2…, m; 模糊规则总数为:

第四层: 归一化层, 起归一化作用, 即:

节点总数为: N4= N3= m

第五层: 输出层, 作用是清晰化, 即:

节点总数为: N4= r; ωij相当于上面所述的隶属函数的中心值。

2. 3 模糊神经网络的学习方法

上述的模糊神经网络是一种多层前馈网络, 因此可以仿照BP神经网络的学习方法[], 下面给出图所示模糊神经网络的每个节点的输入输出函数。以fi (n) 表示神经元的输入; gi (n) 表示神经元的传递函数; xi (n) 表示神经元的输出, 其中的n表示模糊神经网络的层数［4］。

设误差总和为:, 式中的变量分别表示期望输出值与实际输出值。用一阶梯度寻优算法来调节ωij、σij和cij, 可求得:

得出参数调整的学习算法为:

学习速率 β > 0。

由以上可知误差e和误差ec是输入量处于神经网络的第一层, △Kp, △Ki, △Kd是其输出量所处第五层输出层。在本次实验中, 液压马达额定转速2 000 r/min, 所以e的基本论域为【 - 220 rad / s, 220 rad / s】, ec的基本论域【- 440 rad/s。440 rad/s】。经ZN法整定PID参数后, 由模糊神经网络自学习和推理计算功能计算出PID参数变化量, 获得精确的被控对象输入量。

3 实验结果与分析

对于不同的土壤, 打桩机为了达到良好的沉桩效果, 需要不断地调整激振器频率与激振力大小。为了模仿实际工作环境, 假设双马达保持1 500 r/min不变, 相位差在t = 8 s时从0° 变化到180°, 用PID控制和模糊神经网络PID控制分别对打桩机在沙土的环境下进行实验, 实验结果如图5。

从上面实验结果可以看出: 两种控制方法都能达到一定控制性能, 但模糊神经网络能更好的跟踪速度的变化, 且速度波动曲线比较平稳, 在相位差突变时系统的动态性能的控制也明显优于PID控制, 也就是说模糊神经网络PID控制的抗干扰能力更强。

4 结论

模糊神经网络PID控制具有调整过程平稳, 跟踪效果好, 能够根据双马达液压伺服系统实时工况下进行控制参数的在线调整, 满足了高精度同步控制要求。

摘要：针对双马达电液伺服系统难以进行同步控制, 实现无级调频调矩的问题, 提出了基于Mamdani型的模糊神经网络PID控制方法。该方法的主要思想是结合模糊推理和神经网络控制技术, 构成模糊神经网络, 实时调整PID参数。实验结果表明:与传统PID控制方法相比, 该方法改善了系统的动态特性, 提高了控制精度。

关键词：模糊神经网络,双马达电液伺服系统,同步控制

参考文献

[1]王玥, 赵伟民, 付海龙, 等.振动打桩机偏心块的参数研究与有限元分析[J].机械工程师, 2005 (7) :132-134.

[2]汤炳新, 王小虎, 麻岳军, 等.基于复合式同步控制策略和模糊PID控制算法的振动打桩机的智能控制器研究[J], 机械工程学报, 2011 (12) :2798-2801.

[3]孙增圻.智能控制理论与技术[M].北京:清华大学出版社, 2002:169-175.

神经模糊-PID 篇4

通风系统是煤矿安全生产的保证[1,2],传统的PID控制或者单一的模糊控制都无法实现对通风系统风量的准确控制。Hopfield神经网络的联想记忆功能和实时训练功能可以使控制系统实现优化[3],并提高控制系统的鲁棒性能和抗干扰能力[4,5]。本文利用Hopfield神经网络和模糊PID对矿井通风机的风门和风量等参数进行控制,使其可以适应通风系统的风阻等对象变化的要求,有效地改善通风系统的结构参数和性能指标。

1 通风机基本参数及风压曲线

通风机的参数比较多,本文只介绍风量、风压、功率等参数及其特性曲线。

1.1 通风机基本参数

风量、风压、功率的表达式分别为

$\begin{array}{l} Q = 0.041 08 D^{3} n \bar{Q} (1) \\ Η = 0.002 74 ρ D^{2} n^{2} \bar{Η} (2) \\ Ρ = 1.127 \times 10^{- 7} ρ D^{5} n^{3} \bar{Ρ} (3) \end{array}$

式中:n为通风机的转速;D为通风机叶轮直径;ρ为空气密度; $\bar{Q} ‚ \bar{Η} ‚ \bar{Ρ}$ 为工况点处的参数。

1.2 通风机工况点

通风机个体风量-风压曲线(简称风压曲线)与巷道风阻特性曲线的交点就是工况点(通风机稳定运行点)。为了使通风机稳定运行,工况点必须处于一个合理的范围:① 工程实际的风压不能大于最大风压的0.9倍;② 通风机动轮的转数不能超过额定转数;③ 主通风机的静压效率不应低于0.7。

1.3 通风机风压曲线

通风机在运行时,通过不断改变矿井巷道的风阻值可测得与巷道风阻值相对应的Q,H,n值。如果以Q为横坐标,H为纵坐标,则通风机风压曲线如图1所示。

2 模糊PID及Hopfield神经网络在通风系统中的应用方案

通风机的风量、风压、功率都与其转速有着密切的关系。在一段时间内,通风机的风量与其转速基本成正比关系(假设通风机的工况点不变[6]),可以通过调节转速来调节通风机的风量,从而使通风系统处于稳定运行状态。基于模糊PID和Hopfield神经网络的通过转速控制通风机风量原理如图2所示。

通风机输出到通风系统中的风量与风门的开放程度有关,要使通风系统得到稳定的风量必须很好地控制风门。基于模糊PID和Hopfield神经网络的通过风门控制通风机风量原理如图3所示。

2.1 模糊PID调节器的参数整定

假设模糊PID调节器的输出量为c(t),输入量为e(t),可知

$c (t) = Κ_{Ρ} e (t) + Κ_{Ι} \int_{0}^{t} e (τ) d τ + Κ_{D} \frac{d e (t)}{d t} (4)$

式中:KP,KI,KD分别为模糊PID调节器的比例系数、积分系数、微分系数;τ为积分变量。

将式(4)离散化,得

$c (k) = Κ_{Ρ} e (k) + Κ_{Ι} \sum_{i = 0}^{k} e (i) + Κ_{D} [e (k) - e (k - 1)] (5)$

本文取e和er与其变化率 $\dot{e}$ 和 $\dot{e}_{r}$ 作为输入调节器的量,其论域设为[-3,3],分别对应7个逻辑语言变量:NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB,结合专家经验和反复试验,可以得出ΔKP,ΔKI,ΔKD的调整规则,见表1。

2.2 Hopfield神经网络调节器

Hopfield神经网络调节器采用离散型神经网络。设N是一个n阶神经网络,假设每个节点可有1或-1两种状态,向量X(t)是神经网络N在t时刻的状态,则节点的下一状态:

$X_{i} (t + 1) = sgn (Η_{i} (t)) = {\begin{matrix} 1, & Η_{i} (t) \geq 0 \\ - 1, & Η_{i} (t) < 0 \end{matrix} (6)$

其中:

$Η_{i} (t) = \sum_{j = 1}^{n} w_{i j} X_{j} (t) - θ_{i} (7)$

式中:Hi(t)为神经网络函数;wij为神经网络的权值;θi为n维向量。

离散Hopfield神经网络的联想记忆功能描述如下所述。

设在网络中存储m个n阶记忆模式(m<n):

$\begin{array}{l} U_{k} = [u_{1}^{k}, u_{2}^{k}, \dots, u_{l}^{k} ‚ \dots, u_{n}^{k}]^{Τ} (8) \\ w_{i j} = \frac{1}{n} \sum_{k = 1}^{m} u_{i}^{k} u_{j}^{k} \end{array}$

式中:k=1,2,…,m;i=1,2,…,n;u $_{l}^{k}$ ∈{-1,1};j=1,2,…,n。

考虑到离散Hopfield网络的权值需满足条件:wij=wji,wii=0,则有

$W = \frac{1}{n} (\sum_{k = 1}^{m} U_{k} U_{k}^{Τ} - m Ι) (9)$

式中:W为矩阵形式的神经网络权向量;I为单位矩阵。

Hopfield神经网络可与PID调节器一起组成Hopfield神经网络PID调节器,通过神经网络的训练与学习来修正PID(类似模糊PID调节器),改变学习效率等参数可改变PID修正效果。

3 仿真分析及实验结果

3.1 仿真分析

Matlab为模糊控制和神经网络提供了GUI和编程仿真平台[7,8,9],通过调用Fuzzy可打开模糊控制GUI编译器,在编译器中可编写模糊规则、输入输出量等参数,编写好模糊控制需要的参数之后,通过Rule Viewer和Surface Viewer进行观测,然后保存为.fis文件。在Simulink中建立模型,调用Fuzzy Logic Controller模块,再通过调用readfis()读出文件,把文件输出到工作空间,双击模块并输入文件名,成功嵌入文件。Hopfield神经网络可调用newhop()、train()等指令,然后设定参数,最后调用gensim()指令生成神经网络模型,两者成功组合之后进行仿真。仿真结果如图4、图5所示。

仿真结果表明,基于模糊PID与Hopfield神经网络的控制器输出效果好,为实际通风系统的控制奠定了基础。

3.2 实验结果

选择K45型通风机,结合上位机通信进行实验,实验结果如图6—图8所示。

实验结果表明,采用模糊PID调节器和Hopfied神经网络调节器可以实现通风机转速和风量的稳定输出,响应速度快,实现了通风系统稳定运行。

4 结语

提出了采用模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器对通风机的转速、风门、风量进行可靠控制的方法:采用模糊控制方法来实时修改PID的调节参数,使PID具有实时性;采用Hopfield神经网络的联想记忆功能提高系统抗干扰能力,使系统的性能得到提升。实验结果表明,该方法适合在通风机系统中应用。

摘要：针对传统的PID控制或者单一的模糊控制无法准确控制矿井通风系统风量的问题,提出了一种采用模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器对矿井通风机的转速、风门、风量进行控制的方法。该方法利用模糊控制器对PID参数进行实时修正,并结合Hopfield神经网络的联想记忆功能和反馈调节特性,实现矿井通风机风量的快速、稳定输出。仿真与实验结果表明,模糊PID调节器和Hopfield神经网络调节器可以准确控制矿井通风机的转速和风量,实现通风系统的稳定输出。

关键词：矿井通风机,通风系统,模糊PID,Hopfield神经网络,调节器,风量输出

参考文献

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[2]张国枢.通风安全学[M].徐州:中国矿业大学出版社,2007.

[3]余发山.自动控制系统[M].徐州:中国矿业大学出版社,2005.

[4]王立新,王迎军.模糊控制系统与模糊控制教程[M].北京:清华大学出版社,2003.

[5]刘增良.模糊技术与神经网络技术选编[M].北京:北京航空航天大学出版社,1999.

[6]郭镇明,丛望.电力拖动基础[M].哈尔滨:哈尔滨工程大学出版社,2009.

[7]薛定宇,张晓华.控制系统计算机辅助设计[M].北京:清华大学出版社,2007.

[8]张德丰.MATLAB神经网络仿真与应用[M].北京:电子工业出版社,2009.

模糊PID控制原理及其仿真篇5

关键词：模糊控制,控制器,规则

操作人员根据对象的当前状态和以往的控制经验，用手动控制的方法给出适当的控制量，对被控对象进行控制。用计算机模拟操作人员手动控制的经验，对被控对象进行控制。

1 模糊控制的基本思想

首先根据操作人员手动控制的经验，总结出一套完整的控制规则，再根据系统当前的运行状态，经过模糊推理、模糊判决等运算，求出控制量，实现对被控对象的控制。

模糊控制的发展经历了基本模糊控制、自组织模糊控制、智能模糊控制三个阶段。基本模糊控制阶段针对特定对象设计，控制效果好。控制过程中规则不变，不具有通用性，设计工作量大。自组织模糊控制阶段某些规则和参数可修改，可对一类对象进行控制。智能模糊控制阶段具有人工智能的特点，能对原始规则进行修正、完善和扩展，通用性强。

2 模糊PID控制器

在本研究设计中确定模糊控制系统结构图如图1所示。

常规PID控制器对于具有强非线性或不确定性的系统, 控制效果并不理想。为了提高控制精度和灵敏度，采用模糊方法根据偏差和偏差的变化率, 对常规PID控制器进行修正，通过模糊推理来调整PID参数, 构成模糊PID控制，增量式PID数学模型为：

烟叶烘烤过程中，温度控制主要体现为恒温控制和均匀升温控制。自适应模糊控制由模糊推理和常规PID控制两部分组成，模糊推理环节实质上是模糊控制器，模糊控制器的输入为偏差e和偏差变化率ec，输出为ΔKp，ΔKi和ΔKd。确定PID的三个参数和偏差e与偏差变化率ec之间的模糊关系也就是PID参数模糊自整定的过程。在运行过程中根据e与ec的变化，依据模糊控制原理对三个参数进行在线修改，从而使被控对象具有良好的动态、静态性能。

模糊参数调节器的输入量炕房温度或湿度的偏差e和偏差变化率ec，输出量PID参数的修整量ΔKp，ΔKi和ΔKd的语言变量、基本论域、模糊子集、模糊论域和量化因子，将各变量的隶属度函数选择为均匀三角函数, 做出各变量隶属度函数如图2。

根根据据输输入入输输出变量的隶属度函数求得各语言变量的赋值，在根据语言变量的赋值，经模糊推理理理得得得到到到控控控制制制集集集，，，各控制参数的数值是通过对此模糊控制集的解模糊化而得到的。

3 模糊控制规则

PID参数整定必须考虑不同时刻3个参数的作用和相互间的关系, 根据专家经验得出在不同的―e―和―ec―状态时, 三个参数的自整定要求：

(1) 当偏差―e―较大时, 取较大的Kp以提高响应速度, 取较小的Kd以避免由于偏差―e―的瞬间变大可能出现的微分过饱从而使控制作用超出许可范围, 取Ki=0防止系统响应出现较大超调, 产生积分饱和。

(2) 当―e―和―ec―中等大小时，取较小的Kp以使系统响应有较小的超调，Ki取适当的值，Kd对系统影响比较大, 取值要适中以保证系统的响应速度。

(3) 当―e―较小时即接近设定值时, 加大Kp和Ki的取值, 以使系统有较好的稳态性能。为使系统有较好的抗干扰性能, 当―ec―较小时, Kd取较大的值;当―ec―较大时，Kd取较小的值。

(4) 当―ec―较大时，Kp取较小的值, Ki取较大的值。

4 模糊推理与解模糊化

不确定性推理方法之一是模糊逻辑, 本设计的推理方法是采用Mamdani方法即极大极小值法推理。

规则:如果Ai且Bi, 那么，Ci的模糊关系为[μAi∧μBi]∧μCi

否则的意义是“or”, 在推理计算中以并集形式表示。

房间温度模糊PID控制研究篇6

空调房间温度控制是一大滞后、慢时变、非线性的复杂系统,常规的PID控制器难以收到良好的控制效果。而模糊控制不依赖于控制对象精确的数学模型,动态性能好、受系统参数变化影响小,但稳态精度不高。为了解决上述这些问题,本文采用模糊、PID相结合的方法,构成模糊PID复合控制,既具有模糊控制灵活、适应性强的优点,又具有PID控制精度高的特点。

2 控制系统模型建立

控制对象的模型由两部分构成:空调机和房间环境。如图1所示。

控制器给定温度值Tr与实测温度值Ty的差值e=Tr-Ty,送控制器计算控制量,控制器输出u送空调以改变房间温度。

控制器采用模糊和PID控制并联型的控制器,其结构如图2所示。

控制策略选择的基本原则是:以误差的大小作为选择的条件。在大误差范围,采用模糊控制,以提高动态响应速度,增强自适应能力;在小误差范围内,采用P I D控制,以消除静态误差,提高控制精度。同时,为了防止控制策略的切换过于频繁,在误差的切换点,系统规定控制策略不作切换,维持上一次的动作。

3 模糊控制器设计

3.1 确定模糊控制器的结构

通过对被控对象的分析,采用目前最为常用的“双入单出”的单变量二维模糊控制器,输入为温度偏差e及偏差的变化率ec,输出为频率控制信号u。如图3所示。

E、E C、U分别为偏差e、偏差变化率ec和输出控制量u经模糊化的语言变量。对误差变量E,误差变化量EC和控制量U的模糊集及其论域定义如下:

E、EC和U的模糊集均为:{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},分别为{“负大”,“负中”,“负小”,“零”,“正小”,“正中”,“正大”};E、EC和U的论域均为:{-3,-2,-1,0,1,2,3}。

3.2 确定模糊变量的隶属度函数

根据房间温度控制的特点,经反复实验确定:三个变量的N M、N S、Z E、PS、PM的隶属函数都选择三角形隶属函数,而NB和PB选择降半梯形和升半梯形隶属函数。

3.3 建立模糊控制规则

模糊控制器控制规则设计原则是:误差较大时,控制量变化应尽力使误差迅速减小;误差较小时,以系统的稳定性为主要出发点,防止系统产生不必要的超调,甚至振荡。据此,依靠实际运行经验进行分析、归纳,可确定变频空调的模糊控制规则如表l所示。

3.4 模糊推理及解模糊

模糊决策采用Mamdani的(min-max)决策法,解模糊采用重心法(centroid)。

4 仿真研究

为了说明模糊控制、PID控制、模糊PID复合控制各自控制效果,分别对三种控制方式进行了仿真试验。

1)设置房间温度R(t)=25℃、干扰信号的幅值为0、限幅器参数值为3℃,延迟20s,仿真时间5000s时的仿真波形如图4所示。

由图4可见,利用文中所提出的温度控制算法,系统的输出在经过短时振荡后稳定在25℃,达到了温度调节的目标。模糊控制下降速度比PID控制快,动态性能优于PID控制,但仍有小辐振荡,稳态误差较大;由于控制系统具有较大的时间延迟,传统PID控制波动较大,响应速度缓慢而且超调量较大,易导致系统的不稳定;模糊和PID结合控制系统的超调小,调节速度快,稳态误差小,控制效果优于PID和模糊控制。

2)将延迟时间改为30s,PID和模糊PID控制效果比较见图5所示。

由图5可以看出,当系统的延迟时间改变时,PID控制具有较大的超调,过渡时间过长。延迟时间进一步增大,系统将变得不稳定,甚至出现发散振荡。PID控制对系统模型具有较强的依赖性,而模糊PID组成的复合控制受参数变化的影响很小,不依赖于系统的数学模型,超调小,系统很快稳定在设定值附近。

5 结束语

由上面仿真结果可知,传统的模糊或PID控制很难得到较好的控制效果。而将两者合理结合,既具有传统PID控制精度高的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,并可以迅速消除系统误差,保证了系统具有良好的动、静态特性,能达到较理想的控制效果。

摘要：房间温度控制是一复杂的控制过程,传统的模糊或PID控制很难得到较好的控制效果。本文采用模糊PID控制,设计出空调房间温度控制器。利用MATLAB建立了空调房间温度控制仿真模型。仿真结果表明,模糊PID相结合可使控制效果大大提高。

关键词：模糊控制,模糊PID控制,房间温度

参考文献

[1]易继锴,侯嫒彬.智能控制技术[M].北京:北京工业出版社.l999

[2]诸静.模糊控制原理与应用[M].北京:机械工业出版社.1999

位置纠偏系统的模糊PID控制篇7

随着汽车、造船、军工等重机行业的大力发展,大型板材的需求量迅猛的上升,对于钢铁行业类相对笨重的大吨位生产线,需要输出更大的力矩,其纠偏系统大多采用液压伺服控制系统,并且液压伺服控制系统的调速范围也比较宽;但是,液压伺服系统结构复杂,成本高,维护比较困难,技术升级改造困难,并且常常难以保证不能漏油,污染环境,工作噪声大也是其难以克服的重大缺陷[1]。

电伺服控制系统由于其性能指标优越,系统集成方便,并且能够实现更多高级、复杂的控制任务,便于实现信息的互联互通,加上系统成本相对便宜,它在各个领域得到了极大的普及。

1 伺服纠偏系统的发展现状

伺服纠偏系统的研究在国外发达国家涌现出了一大批经验丰富的知名厂家,它们是美国的北美(North American)公司,德国的EMG公司,日本的NIRECO公司以及意大利的Re公司等[2,3],它们技术成熟先进,尤其在控制精度要求较高的应用市场中,占据了国内的大部分份额。因此,高速、高精度位置纠偏控制系统的自主研究设计对于提升我国的自动化生产技术水平有着极为重要的作用。

2 系统总体设计

如图1和图2所示,该卷曲设备横卧在导轨上,它可以沿着导轨双向移动。产品在运送辊上行走,传感器实时测量产品的边缘位移,通过51单片机预处理后,将检测到的信号送给PLC,控制器经过内部的模糊PID控制算法得到输出量,送给伺服控制器,伺服控制器驱动伺服电机进行实时调整以保证产品整齐地上卷,不致跑偏。

2.1 位置信号采集系统设计

2.1.1 硬件电路设计

TCD1206线阵CCD(Charge Coupled Device)在检测一维图像信息方面已经得到了大量的应用,由于它对管脚时序要求很高,其驱动电路相对比较复杂,近年来,出现了多种设计方法[4],采用ATMEL公司的51单片机进行控制也是其中一种比较简单的方法[5],其电路设计如图3所示。

通过AT89S52单片机的P1.0~P1.3和P1.4~P1.7管脚用软件分别产生八路严格的时序脉冲给左右两个TCD1206,线阵CCD会实时地将其采样到的2160个像元信息通过P0.0和P0.1口串行输入给单片机进行处理。由于AT89S52的工作时钟频率可以设定在12MHz,它轮询2160个像元一次的时间应该在ms级,而PLC周期扫描采样外部输入的时间也是在ms级,理论上,单片机的输出与S7-200PLC的输入在实时性上可以进行简单的无缝对接。但是单片机的输出是TTL电平,而PLC输入端的工作电源采用的却是24V,故本系统利用四块TLP521-4光耦将单片机输出的数据信号耦合给PLC,同时它也将51单片机和PLC的工作电源隔离开来,对单片机起到保护作用。

51单片机分析串行输入的CCD信号,得到感知光源的像元数量,实时输出左(右)跑偏的像元数量(0~2160),故应该采用数据类型为16位变量;由于系统需要采集两路检测头的信号,考虑到单片机管脚数量以及PLC输入管脚有限,故采用分时共享输出,由P0.5(I2.0)加以选择;当P0.5(I2.0)=0时,传输的是检测头1的信息,当P0.5(I2.0)=1时,传输的是检测头2的信息。

2.1.2 位置信息的处理原理

如图4所示,当物料没有出现跑偏的情况下,检测头1的所有2160个像元都能检测到光源,而检测头2的所有2160个像元都不能检测到光源。当出现左跑偏的情况时,检测头1会有部分像元检测不到光源,并且检测头2的所有像元均不能检测到光源。当出现右跑偏的情况时,检测头1的所有2160个像元均能检测到光源,而检测头2会有部分像元能检测到光源。于是,我们可以通过计算能检测到光源的像元数量就可以推算出位移量。

51单片机通过P0.0和P0.1口分别接收两个检测头送进来的串行信号,通过分析计算,得出两个检测头检测到光源的像元数值,因为本系统硬件设计的原因,该数值的变化范围可以是0~2160,故需要四位十进制数,即1个二进制WORD(16位二进制数)来表示。

由于TCD1206的分辨率为14μm,当物料出现向左跑偏xmm≤30.2mm,则检测头1会有1000x/14个(像)元不能检测到光线 ; 同理当物料向右跑偏ymm≤30.2mm时,则检测头2会有1000 y/14个(像)元能够检测到光线。因此,跑偏位移与检测到光线的像元素数量呈线性关系。下式中,m为检测头1没有检测到光源的像元个数,n为检测头2检测到光源的像元个数:

左跑偏位移:

右跑偏位移:

2.2 伺服系统设计

伺服系统可以工作在速度控制模式、转矩控制模式和位置控制模式。很明显,本系统的伺服控制器工作在位置控制模式下。

如图5所示,伺服电机通过同步齿形带带动卷曲机作前后移动,移动的距离与脉冲数成正比,移动速度与脉冲串的频率成正比。

2.2.1 伺服系统硬件设计

如图6所示,本系统采用松下MHMD022P1U永磁同步交流伺服电机,及MADDT1207003全数字交流永磁同步伺服驱动装置运动控制装置,同步齿轮齿距为5mm,共12个齿,即齿轮旋转一周,该卷曲设备可以往前/后移动60mm,电机编码器反馈脉冲为2500pulse/rev。反馈脉冲电子齿轮的分-倍频值设为4倍频,指令脉冲电子齿轮的分-倍频值设置为10000/10000。从而实现了PLC每输出10000个脉冲,伺服电机旋转一周,即往前/后移动60mm的位移。

该伺服驱动器由S7-200PLC控制,PLC输出的高速脉冲信号通过驱动器的CN X5端子排的1号端子输入,方向信号通过2号端子输入。为了有效保护伺服电机和伺服驱动器,在左右限位端各串联一个常闭行程开关,当伺服电机超出允许的行程范围,便会将LK1或LK2断开,继而触发伺服控制器封锁脉冲输出,进而停止电机的运动,起到系统电气硬保护的作用。

2.2.2 伺服系统控制软件

通过前面的硬件系统设计以及伺服驱动器的参数设定,PLC每发出一个脉冲,卷曲机就会平移0.006mm。为了利用200PLC开发系统集成的PTO功能,本系统设定位移调整精度为1mm,即通过编程向导生成的PTO控制程序运行一次就应该产生167个脉冲。如果知道系统需要推动卷曲机移动的毫米数,利用循环指令调用几次该PTO程序就可以实现了。

2.3 S7-200PLC控制系统

PLC接收51单片机预处理后的位移信号,经过模糊PID调节器的控制运算,得到输出信号,通过Q0.0(脉冲输出)和Q0.1(方向控制)驱动伺服系统运动,进而带动卷曲平台前后移动,实时纠正跑偏。

2.3.1 S7-200PLC硬件接线

由于光耦TLP521的输出电路已经确定,故PLC的输入电路设计只能采用漏型输入方式。

2.3.2 S7-200PLC中的PID算法

S7-200PLC的PID指令使用一个回路表来存储回路参数,表的长度为80个字节,在PID指令中用输入参数TBL指定回路表的起始地址。

在PID算法[6]中,P参数与系统输出误差同步,出现误差时,控制器能够及时给出控制信号,使被控量朝着误差减小的方向变化;但是不合适的P参数又可能导致系统产生过激振荡,特别地,对于某些低阶系统、高阶信号输入来说,输出可能会存在稳态误差。为了消除这些稳态误差,在控制器中必须引入I参数,即积分控制项,稳态误差随着时间的积累,积分项会不断的增大,控制量也会增大而使稳态误差向减小的方向发展;但是,不合适的积分时间又会使系统变化的应变性降低。D参数即微分控制项能预测误差变化的趋势,使控制输出能提前做出调整,并能减小超调量,克服振荡,从而改善系统的动态特性;但是,不合适的D参数则会导致系统振荡频率变快或者波动缓慢。因此,对于一个实际的物理系统,特别是时变非线性系统来说,如果知识简单的建立一个固定值PID调节器,几乎不可能获得上佳的调节效果,为此,必须引入模糊PID调节功能。

2.3.3 模糊PID算法实现

如图8所示,本系统采用模糊PID算法以后期望达到的目的是:在跑偏位移较大,暂不考虑其超调,调整速度快是我们的目标,希望此时的调整速度更快,以使系统跑偏位移尽快地减小;当跑偏位移较小时,调整速度不再是我们关注的目标,超调量更小则是我们的目标。

本系统在很大程度上可以参考流量系统PID调整的经验数据。系统左/右跑偏的取整位移范围(向左为负,向右为正)为[-30,30],跑偏速度的取值范围为[-0.3,0.3],P参数的取值范围为[40,100],D参数的取值范围为[6,60]。

2.3.3.1 系统论域、量化因子和比例因子的设计

1) 变量论域:

系统跑偏位移e和位移变化速率ec的论域均用{-2,-1,0,1,2}来表示。

系统控制量输出UP、UI用论域{-2,-1,0,1,2}来表示。

2) 量化因子:

3) 比例因子:

2.3.3.2 模糊PID控制规则

按照人们长期的PID控制整定经验,给出下列UP和UI的控制规则查询表。

为了加快控制系统的实时性,一般地,控制规则在软件设计中可以设计成表格,采用查表的方法进行控制决策,其实时性会很好。