单神经元（共8篇）
单神经元 篇1
1 概述
金属腐蚀给国民经济造成了巨大的损失。研究表明, 因腐蚀造成的损失一般占国民生产总值的3%~4%。其中有15%是可以采用适当的防腐蚀措施将腐蚀控制住, 以避免腐蚀损失和事故的发生。人们在研究、解决金属腐蚀的原理和问题的过程中, 发展了防腐蚀科学, 而阴极保护技术就是其中一项非常有效和适应的方法。
防腐电源是阴极保护技术中最为关键的设备, 传统的防腐电源已不能适应现代工业发展的需求。因此, 必须研究新一代的防腐电源来满足要求。运用计算机技术、电力电子技术和微电子技术来设计防腐电源使其符合阴极保护要求是的关键所在。
2 系统结构设计
2.1 防腐电源基本原理
阴极保护系统等效电路如图1所示。在图1中, Rt为阳极至参比电极间的土壤电阻;Rj为金属表面的极化电阻;Cj为金属表面与周围介质间电容。
在防腐电源电路中, 防腐电源的正输出端与阳极相连, 负输出端与金属相连, 下面放标准的参比电极。保护电流由防腐电源的正端-阳极-参比电极-管道-防腐电源的负端形成回路。
系统任务就是使得Em保持一个相对应的负电压以起到保护作用。其工作过程为:因为金属表面与周围介质间电容Cj的存在, 被保护的金属器件有一个充放电过程。Em通常经过3~5秒先衰减到腐蚀电位, 再经过9~16秒可使其稳定, 一般设定为12秒。
在实际运用中, 通常断3秒通12秒, 并使被保护器件电位控制在-0.85V, 即-0.85准则。
2.2 系统结构设计
系统结构如图2所示。
该系统拟采用线性电源, ARM技术和智能控制算法。通过LMS615单片机ARM系统的控制以提高防腐蚀电源的可靠性及精确性。实现电源系统的智能化。
采用线性电源技术:
通过线性功率器件TIP42为核心, 对防腐电源所需的电流和电压进行动态、线性调整和控制。与传统防腐电源相比, 其可以有效的保证系统的精确性。
采用神经元控制:
通过神经元控制, 改进原有的传统PID算法。改进后的算法使得系统在快速性和稳定性上有了很好的效果。
3 神经元自适应控制系统设计
3.1 系统构成
传统防腐电源通常采用常规PID控制, 但无论怎样整定P、I、D参数, 系统总是存在着一定的超调量, 并且过渡过程时间较长, 甚至出现振荡现象从而大大降低了使用效果, 虽然它得到了广泛的应用, 但在要求无超调和快速接通和断开的现代工业防腐中, 显然不能满足其要求。
为了保持传统双闭环控制的优越性, 在将神经网络理论应用于防腐电源系统时, 仍采用双闭环结构, 即电位-电流串级调节结构。为了提高系统的快速响应性和限流特性, 电流调节器仍采用传统的PI调节器, 而电位调节器YT则采用单神经元自适应调节器。
3.2 单神经元自适应电位调节器
根据单神经元及其学习规则, 可以得到单神经元自适应电位调节器的结构图, 如图3所示。
单神经元自适应电位调节器的特性为:
Umax为电位调节器的最大限幅值, 电流环的最大给定值。
对于数字调节系统, 其PID控制算法的基本表达式为:
(4) 式中, KP为比例系数;Kj T为积分系数;Kd/T为微系数。比照PID函数关系, 单神经元自适应调节器的状态变量设置如下:
(5) 式中, U1反映了系统误差的积累相当于积分项;U2反映了系统差值相当于比例项;U3反映了系统差值的一阶差分相当于微分项。单神经元自适应调节器可运用以下学习算法:
其中m, d>0, d是学习因子, ri (t) 是递进信号
其中z (t) 是教师信号, 这里取作e (t) 。
应用随机逼近理论, 可以证明当m值很小时, 收敛到一稳定值。这里, m为0。则得到:
公式 (1) 和公式 (6) 表明了单神经元电位调节器有自学习, 自组织功能。它可以根据学习信号所反映的环境与误差的变化, 对相应的比例、积分、微分系数进行在线调整并产生自适应控制作用, 这表明它具有很强的鲁棒性。本电位调节器还利用了神经元的非线性特性公式 (2) , 使电位调节器在启动过程中实现了无超调和平稳饱和运行。
4 系统参数设计与仿真
电流环采用PI调节器, 按典I系统校正, 电压调节器采用单神经元调节器。对于单神经元电位调节器的参数设计主要选取其学习速率、权重初值、比例因子和采样周期等参数。
系统仿真分为被控对象的离散化和YT的离散化。为了使仿真近似于实际, 对YT的离散化, 其采样频率按2ms选取, 对于被控对象的离散化其) 采样频率按20ms选取。
在进行系统仿真时, 先确定比例因子为某值, 然后再根据其控制效果逐步加大。值越大, 则系统反映速度加快, 而超调量也就越大;当比例因子超出一定值时, 就会造成系统不稳定, 这是需要注意的, 一般小于50。
由于学习速率对提高整个系统的快速和消除超调以及静态有很大的影响, 因此, 一旦选定学习速率Hi, 那么权重Zi的初值则可在一定范围内调整, 而不影响系统的性能。
图4为某防腐电源起动过程的仿真曲线, 在仿真中Ku=30;Z1=Z2 (0) =0.2;Z3 (0) =0.001;H1=0.02;H2=1;H3=0.003。
从4图可以看出, 只要比例因子、学习速率、权重初值采样频率, 选取得当, 则可以保持防腐电源系统无静差、无超调的优良性能。
结束语
由于神经网络控制具有自适应、自组织、自学习的三自能力, 因此以它为基础的在新型防腐电源控制装置有广阔的应用前景。
阴极保护技术广泛应用于舰船和各种管道的防腐保护之中, 研制新型防腐电源是现代工业和国防工业发展的需要, 我国在防腐电源的设计、研制和应用方面与国外相比, 仍存在很大的差距, 相信经过大家的共同努力, 这种差距一定会缩小。
摘要：介绍了一种运用单神经元自适应算法的防腐电源设计方法及相关电路, 用以实现防腐电源的智能化和高精度。应用单片机技术、电力电子变流技术和微电子技术, 并将神经网络控制理论和方法引入到防腐电源的设计中, 是所研究的关健。采用这种方法设计出的防腐电源, 可以在控制上达到无静差、无超调的优良性能, 对金属防腐的保护具有实际意义。
关键词：微处理器,防腐电源,单神经元自适应
参考文献
[1]黄永昌.电化学保护技术及应用 (第二讲) .腐蚀与防护[M].2000 (4)
[2]袁佑新, 刘洋, 秦岭.基于单片机的智能防腐电源的设计和实现[J].2004 (10)
单神经元 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
单神经元 篇3
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
[1]杨智, 朱海锋, 黄以华.PID控制器设计与参数整定方法综述[J].化工自动化及仪表, 2005, 32 (2) :1-7.
[2]厉隽怿, 许晓鸣, 杨煜普.基于神经网络的智能控制[J].化工自动化及仪表, 1995, 22 (3) :53-59.
[3]史增芳, 姜沿苦.模糊神经网络控制在交流调速系统中的应用[J].电工技术, 2003, (9) :54-55.
[4]孙先仿, 刘中仁.增益模糊修正自适应律[J].信息与控制, 1994, 23 (6) :376.
一种改进的单神经元PID控制器 篇4
PID线性控制器结构简单,使用方便,适用的控制对象面广,至今仍在实际工程应用中使用相当广泛。对一些复杂过程,参数时变系统,由于PID的参数不易实时在线调整,在应用中影响系统的控制品质。而单神经元PID控制器的提出对这一问题有了很大改善。但是单神经元PID控制器的神经元比例系数K不好确定,本文提出的改进算法,K值根据误差的变化在线调整,可以实现较好的控制效果。
1 单神经元PID控制器
1.1 几种常用的学习规则
1.1.1 联想式学习—Hebb规则
如果两个神经元同时被激活,则它们之间的连接强度的增强与他们激励的乘积成正比,以Oi表示神经元i的激活值,Oj表示神经元j的激活值,wij表示神经元i和神经元j的连接权值,则Hebb学习规则可表示为
式中,η为学习速率。
1.1.2 误差传播式学习—Delta学习规则
在Hebb学习规则中,引入教师信号,即将Oj换成希望输出的di与实际输出Oj之差,就构成了Delta学习规则
1.1.3 有监督的Hebb学习规则
将Hebb学习规则和Delta学习两者结合起来就构成了有监督的Hebb学习规则
1.2 单神经元PID控制器结构及控制算法
单神经元PID控制器结构如图1所示。
单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能,权系数调整是按有监督的Hebb学习规则实现的。控制算法及学习算法为
ηΙ、ηP、ηD分别为积分、比例、微分的学习速率;z(k)为性能指标;K为神经元比例系数,K>0;w1(k)为x1(k)的加权系数。
由以上算法可知,这个单神经元控制部分本质上仍然是PID算法,三个输入权值分别就是PID控制器的积分、比例、微分系数,但是神经元网络权值(i=1,2,3)均能在线调整,具有较强的自学习和自适应能力,能适应环境变化或模型不确定性,增强系统的鲁棒性。但是K值的选择还是只能靠专家经验。
K值的大小非常重要。K越大,则快速性越好,但超调量大,甚至可能使系统不稳定。当被控对象时延增大时,K值必须减小,以保证系统稳定。K值选择过小,会使系统的快速性变差。
2 改进的单神经元PID控制器
这里提出一种改进的单神经元PID控制器,K值根据误差的大小在线调整。
式(7)中α值用来保证K>0;β是误差的加权系数,保证K值不会过大也不会过小。当误差较大时,K值也相应的增大,增加系统的响应速度;当误差减到比较小时,K值也同时减小,降低系统的超调量。
改进的单神经元PID控制器结构如图2所示。
3 仿真
被控对象为
输入指令为一阶跃信号:rin(k)=1.0,ξ(k)为在100个采样时间的外加干扰,ξ(100)=0.10,采样时间为1ms。分别对传统的单神经元PID控制器和改进的单神经元PID控制器进行仿真。对传统的单神经元PID控制器K值选0.02,对改进的单神经元PID控制器取α=0.01,β=0.22。传统的单神经元PID控制器的仿真结果如图3所示,改进的单神经元PID控制器的仿真图如图4所示。
对比两个仿真结果,传统的单神经元PID控制器的仿真图过渡时间较长,0.8s左右才达到稳定,而改进的单神经元PID控制器过渡时间仅需不到0.1s,可以看出改进的单神经元PID控制器较好的控制效果。
4 结论
本文提出了一种改进的单神经元PID控制器,根据误差的变化在线调整神经元比例系数。通过仿真分析,该控制器比传统的单神经元PID控制器的快速性明显变快。
参考文献
[1]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社,2004.
[2]刘金琨.智能控制(第2版)[M].北京:电子工业出版社,2009.
[3]李国勇.神经模糊控制理论及应用[M].北京:电子工业出版社,2009.
[4]张世韬,杨风,郝骞.单神经元PID控制器研究及仿真[J].机械工程与自动化,2009,3:69-70.
[5]高永琪,安士杰,孔德永.基于单神经元自适应PID控制的共轨压力控制研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2007,31(5):804-806+834.
[6]FANG You-tong,FAN Cheng-zhi.Single neuron network PI control of high reliability linear induct motor for Maglev[J].Journal of Zhejiang University SCIENCE A,2007,8(3):408-411.
单神经元 篇5
传统的PID控制方法是现在在工业控制中应用最广泛的控制策略之一, 虽然它控制结构相对简单, 在使用时调节参数方便, 但参数缺乏自适应性。为了使参数具有自适应能力, 采用单神经元自适应PID控制算法, 该算法不仅使系统具有较强的鲁棒性, 而且能使系统的动态过程上升平稳, 能适应环境变化。但也存在学习速度较慢, 响应时间较长等问题[2]。
免疫调节算法具有很强的鲁棒性以及自适应能力, 响应更快的特点。因此在设计单神经元控制器的加权系数调整中引入免疫调节算法, 通过输出误差的大小来自动调整神经元的比例系数, 间接实现对输出误差的约束控制。并在基于ARM7内核的LPC2100硬件条件下实现环境试验箱温度的实时智能控制, 证明了该算法的可行性。
1 控制算法
单神经元自适应PID控制系统结构如图1所示。单神经元自适应控制器是通过对权系数的调整来实现自适应、自组织功能的, 权系数的调整是采用有监督的Hebb学习规则实现的[1]。
控制算法及学习算法为:
undefined
式中:undefined
ω1 (k) =ω1 (k-1) +ηIz (k) u (k) x1 (k) ;
ω2 (k) =ω2 (k-1) +ηPz (k) u (k) x2 (k) ;
ω3 (k) =ω3 (k-1) +ηDz (k) u (k) x3 (k)
式中: x1 (k) =e (k)
x2 (k) =e (k) -e (k-1)
x3 (k) =e (k) -2e (k-1) +e (k-2)
z (k) =e (k)
ηP, ηI, ηD分别为比例、积分和微分系数的学习速率, k为神经元的比例系数, k>0。
关键是参数K, ηP, ηI, ηD以及加权系数初始值的确定。对积分I、比例P和微分D分别采用不同的学习速率ηI, ηP, ηD, 以便对不同的权系数分别进行调整。比例系数K值的选择非常重要, 它的取值与系统动态响应和稳定性有密切的关系。K值取得较大时, 系统快速性越好, 但超调量大及调节时间长, 甚至可能引起系统的不稳定;K值取得较小时, 会使系统的快速性变差, 但超调量减小[2]。
根据免疫反馈原理如图2所示。借助免疫反馈原理思想来调节控制系统的误差, 当误差产生后, 将信息传递给Ts和Th, K根据系统误差大小进行调整, 由K对系统动态过程的影响可知, K的调整应用免疫反馈原理的思想, 通过参数K (Ts) , 来调节控制输出量u (k) (Th) 。在控制初期误差e (k) 值 (B) 较大, 相当于免疫促进阶段, 取较大的K值, 提高响应速度, 快速使输出量u (k) 增大;在误差e (k) 值较小时, 相当于免疫系统从抑制阶段到稳定阶段, K值逐渐减小至稳定值, 保证响应不出现大的超调。
基于免疫调节原理, 并结合T细胞的调节作用, 将响应分成若干段, 在每段中采用不同的k值。
k值调整规则如下:
当误差大, 控制作用小时, 即e0
K=b·K[1+ηf (e (k) ) ];
当偏差较小, 控制作用大时, 即el
K=c·K (1+η) ;
当偏差很小, 输出变化也很小时, 即e2
K=K;
其中e (k) =yr (k) -y (k) , e0, e1, e2, e3, b, c, 它们的值是根据专家经验进行确定。
由此构成的神经元PID控制实质上为一变系数的比例积分微分复合控制器。它通过自身的学习过程了解系统的结构、参数和不确定性, 并相应改变控制参数, 而加权系数调整是利用免疫增益算法来调整加权系数, 加快了系统学习速率, 因此控制器具有很强的鲁棒性和实时性。
2 温控箱系统设计
2.1 硬件设计
系统硬件结构框图如图3所示, 由于温度控制具有大延时的特点, 选用基于ARM7核的LPC2210作为控制核心, 一方面, 根据液晶触摸屏显示的温度值, 对实际温度进行采集经A/D转换, 用ARM微控制器内的LPC2210的I/O口输出不同的占空比, 调节固态继电器的输出通断时间, 控制加热器的输出功率, 从而达到控制温度的目的。另一方面利用其传输功能与串口进行通信, 满足控制器和PC机之间传送实时测量数据和各种设置参数、系统状态参数的需要。通过编写LPC2210串口发送程序, 就可以在实验室环境下实时完成数据交换[5]。
2.2 软件设计
软件设计是采用C语言规则进行编写, 在ADS1.2环境下进行编译以及程序调试, 编写的程序主要考虑以下几点:
(1) 由于工业生产环境的影响, 需要采用在AD7705控制中进行的平均值滤波和在主程序里进行的系数滤波, 具体为:td0=0.2*t3+0.8*td0;
(2) 参照PT100分度表, 编写查表函数, 通过采用比较法来确定温度值, 见表1。
(3) 编写开关量占空比程序:在PWM初始化函数中对pclk进行分频, 当PWMMR0与PWMTC相匹配时, PWMTC进行复位, 并设置匹配速率和初始占空比, PWM0和PWM2匹配锁存, 启动PWM输出初始值。PWM输出函数为PWM_OUT (uint32 cycle, float duty) , 其中参数cycle和duty为刷新周期和占空比, 设置的匹配速率为Fpclk*2, 设置初始占空比为clk*2*duty/100, 控制PWM 输出的占空比。
(4) 通过μC/OS-Ⅱ在ARM7上移植, 实现软件设计[4.5]。
图4是免疫调节增益的单神经元算法流程图。
3 实验结果分析
试验是在实际控制试验箱进行调节的数据, 通过记录仪进行记录温度曲线走势的采集。实验参数为:ηP=1.5, ηI=0.46, ηD=0.7, Kp=1.5, Ki=0.0015, Kd=0.0025;实验初始温度为22℃, 实验目标温度为55℃, 经过实验后, 记录仪所得的温度曲线经过翻转后如图5所示。
图5 (a) 为单神经元算法输出曲线。实验时间为4.5h, 最终温度稳定范围在47.5～52.5℃。图5 (b) 为免疫调节增益的单神经元算法输出曲线;实验时间为2.5h, 最终温度稳定范围在49.4～ 50.5℃。
通过实验结果可以看出:免疫调节增益的单神经元算法稳定时间短, 控制温度效果好, 超调量也比较小, 控制的鲁棒性更好。
4 结论
采用一种免疫增益的单神经元算法PID控制算法, 通过实验证明这种新型控制算法的可行性和有效性, 解决了单神经元PID控制器速度慢, 调节时间长的问题。
摘要：为了提高控制系统的稳定性和快速性, 采用了基于免疫调节原理和单神经元PID相结合的控制算法, 通过对温控箱的硬件和软件进行设计来验证此算法的可行性。经实验证明:这种控制算法具有稳定时间短, 反应速度快, 能实现参数在线优化的特点, 提高了控制系统的稳定性。
关键词：稳定性,免疫调节,单神经元,PID控制,温控箱
参考文献
[1]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M]. (第2版) .北京:电子工业出版社, 2004.
[2]王伟.免疫调节增益的单神经元PID控制器[J].电机与控制学报, 2008, 12 (1) .
[3]李国勇.智能控制及其MATLAB实现[M].北京:电子工业出版社, 2005.
[4]周立功.ARM嵌入式系统基础教程[M].北京:北京航空航天大学出版社, 2005.
单神经元 篇6
电梯用永磁同步电机面临着频繁启停、加减速负载变化等复杂工况,系统的控制性能直接影响电梯的稳定性和舒适性。在此类工况下,传统的PID速度控制器不能实时调整整定参数,以适应系统快速性和稳定性的需求,导致整定的效果变差。针对这个问题,国内外学者提出了许多的控制方案,主要有自适应控制[3,4,5,6]、模糊控制[7,8]、滑模变结构控制[9,10]及神经网络控制[11,12,13]等。同时,针对扰动工况,有些学者采用负载转矩前馈补偿策略,利用观测的负载转矩进行自适应补偿,以减小扰动效果[14]。
本文结合前馈补偿思想和模糊控制理论,提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的电梯用永磁同步电机的矢量控制方案。其单神经元PID控制能够实现PID参数在线自整定,使得在相同的扰动情况下,系统的鲁棒性更强。由于神经元PID速度控制器与PID速度控制器对扰动产生的速度变化传递函数一样,即两者的抗扰动能力一样[15],为进一步提高系统的抗扰动能力,同时采用负载转矩前馈补偿策略,对扰动进行自适应补偿,提高系统的抗扰动能力。
1 永磁同步电机的数学模型
假设PMSM定子绕组中感应电动势的波形为正弦波,气隙磁场呈正弦分布,忽略铁心饱和效应,不计涡流和磁滞损耗,同时转子和永磁体均无阻尼作用,在d-q坐标系下的PMSM电压方程为
磁链方程为
运动学方程为
电磁转矩方程为
式中:ud,uq,Ψd,Ψq,id,iq,Ld,Lq分别为d-q轴的电压、磁链、电流和定子绕组自感;ωe,Rs,Ψf,ω,J,Te,B,TL,p,KT,分别为电机的电角速度、定子电阻、永磁磁链、机械角速度、转动惯量、电磁转矩、粘滞阻尼系数、负载转矩、极对数、转矩系数。
2 基于负载转矩前馈补偿和模糊PID控制方案
文献[4]表明通过对负载转矩前馈补偿可以改善系统速度控制的抗扰动能力,减小扰动对速度造成的振荡幅度。文献[11]表明单神经元PID速度控制器能够有效地增强速度控制的鲁棒性,如在刚启动情况下能够减小速度超调问题。
本文结合负载转矩前馈补偿控制和单神经元PID控制,增强转速控制系统抗扰动能力的同时,增强系统转速控制的鲁棒性。如图1为控制系统框图,包括单神经元PID速度环,负载转矩前馈补偿模块,d轴和q轴电流环控制器,坐标变换模块,SVPWM模块等。
2.1 负载转矩前馈补偿控制策略
负载转矩前馈补偿的核心是实现对负载转矩的实时观测,并将观测到的转矩进行前馈补偿到电流控制环,提高电流环对负载突变的响应速度,减小负载转矩对于转速的影响,降低转速在负载突变时的波动,从而改善抗扰动能力。负载转矩前馈补偿的结构如图2所示。
本文采用一种降阶负载转矩观测器[6],实时观测负载转矩的变化,以实现前馈补偿策略。由于系统控制器的采样周期内,负载转矩值基本没有变化,因此一般认为负载转矩在控制周期基本不发生变化,即
则根据式(3)和式(6),可得系统的状态方程:
其中
即系统输入变量为电机电磁转矩,状态变量为负载转矩和机械加速度,输出变量为机械角速度。
降阶状态观测器模型,如下式:
式中:为被估计状态变量,;K为状态反馈增益矩阵,K=[k1k2]T。
根据文献[6]可知,观测器的期望特征多项式为
可得:
即由上述各式可得,电机状态方程:
按照式(10)设计的负载转矩观测器如图3所示。通过负载转矩观测器,实现负载转矩的观测。
2.2 单神经元PID设计
传统PID速度控制器的控制参数通常预先设置,在运行过程中保持不变,这种控制方式实现简单,但往往无法获得最优的控制效果,系统的鲁棒性不高。单神经元PID控制器的PID参数是根据工况自适应调节的,相比传统的PID控制器,会达到更好的控制效果。
单神经元控制的结构框图如图4所示。
转换器的输入为给定值yr(k)和输出y(k),转换器的输出为状态量x1,x2,x3用于神经元学习控制[12,13]。单神经元控制器的控制算法和学习算法如下:
式中:K为神经元比例系数。
式中:wi(k)为神经元权值;K为控制器的比例因子;z(k+1)为性能指标,具体为输出误差平方。
具有自学习和自适应能力的单神经元PID控制器,结构和计算简单,学习算法物理意义明确[12],同时让电机复杂工况下调整PID参数,具有较强的鲁棒性。
3 仿真分析与实验验证
3.1 仿真结果
为验证基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID联合控制的永磁同步电机的控制方案性能,本文利用Matlab/Simulink对控制系统实现了数字仿真。基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID速度控制器的永磁同步电机控制系统,参考图1的控制框图。负载转矩前馈补偿仿真模块,参考图3的原理图,单神经元PID采用M语言实现。模型中参数为:额定功率0.75 k W,额定转矩2.39N·m,转动惯量2.45×10-4kg·m2,额定转速3 000r/min,额定电流3 A,额定电压220 V,电枢电阻3.2Ω,极对数4,负载观测器系数200,惯量辨识模块系数0.01。
图5为电机的转速响应仿真曲线。仿真的工况为转速指令500 r/min,在0.1 s时负载由10 N·m突加到20 N·m,在0.25 s时负载由20 N·m降为10 N·m。
从图5中可看出,当负载发生突变时,仅有PID控制器而未进行反馈补偿的速度振荡幅度为38%,而进行了反馈补偿之后速度振荡幅度为20%。这说明,负载转矩前馈补偿可以提高转速的收敛速度,有效地提高转速环的抗扰性能。
利用负载转矩观测器,在负载突加情况下,观测负载转矩前馈补偿对转矩的影响。图6为加负载转矩反馈补偿和未进行前馈补偿的转矩观测波形。从图6中可以看到2种转矩观测波形均在0.04 s时已开始收敛于实际转矩值,而在0.1 s的突加负载后未补偿的转矩波形比补偿的转矩波形多出1个大约6 N·m的抖动,补偿后的转矩波形更好的平滑上升,同样证明了系统抗扰动能力的提高。
图7为PID控制器不同时转速响应的仿真曲线。在0~0.1 s负载为10 N·m,在0.1~0.2 s为30N·m。可以看出,启动时单神经元PID的速度曲线快速收敛基本无超调现象,且当出现负载变化时速度波动很小,没有出现普通PID速度曲线的较大波动,验证了单神经元PID速度控制器比传统PID控制器鲁棒性强。
电机以800 r/min的速度运行,不断突加、突卸20 N·m负载时,采用单神经元PID控制器和常规PID控制器的转速仿真波形如图8所示。从图8中看出,采用单神经元PID速度控制器的速度振荡幅度在25 r/min左右,而PID速度控制器速度振荡幅度在50 r/min左右,采用单神经元PID方式鲁棒性更强,抗扰动能力有所提高。
3.2 实验结果
为了验证控制策略的有效性,本文基于负载可调的实验平台对算法进行测试,通过控制励磁电源以实现其负载改变。图9为转速500 r/min,突加、突减5 N·m的负载实验波形。其中图9a~图9d分别为传统PID控制波形和单神经元PID控制结合负载转矩前馈补偿的机械角速度和相电流与测量转矩波形。由图9可见,单神经元PID控制器与负载转矩前馈补偿相结合,能有效地抑制转速动态响应超调,改善系统抗扰动性能。
4 结论
为改善应用在电梯行业的永磁同步电机在复杂工况下,鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出了一种基于负载转矩前馈补偿和单神经元PID控制的永磁同步电机矢量控制方案,仿真和实验表明,本文提出的控制策略可以有效地改善系统的抗扰动性能,增强系统转速控制的鲁棒性。
摘要：针对应用在电梯行业的永磁同步电机控制系统的鲁棒性差、抗扰动能力不强等问题,提出一种负载转矩前馈补偿和单神经元PID相结合的永磁同步电机矢量控制方案。同时采用负载转矩前馈补偿策略和单神经元PID控制,一方面将观测的负载转矩反馈到电流调节器的输入端,对负载扰动进行前馈补偿,增强了系统的抗扰动能力;另一方面实时调节控制参数,增强系统转速控制的鲁棒性。仿真和实验结果表明,负载转矩前馈补偿和单神经元PID的组合控制,可以增强系统的鲁棒性,提高系统的抗扰动能力。
单神经元 篇7
低频振荡是长期存在电力系统的一种复杂动态行为, 一旦发生低频振荡, 将会对发供电设备造成很大的威胁, 并且会诱发连锁反应事故, 造成大面积停电或者电网系统瓦解等灾难性后果。
针对电网的低频振荡, 国内外也已经展开了大量的研究, 目前应用比较成熟的技术是采用PSS电力稳定器来增大电网系统的阻尼从而减小低频振荡发生的可能性。云南电网已经实施了机组低频振荡的监测与解列的保护控制, 但针对机组源头的功率振荡预防与振荡解除的研究还属于空白状态。针对水轮机组运行时水头对机组功率的影响, 提出基于单神经元自适应PID控制方法。
1 水头对水轮机组有功功率的影响
1.1 水头和水轮机组出力的关系
水轮机输入功率Ph为通过水轮机的水流所具有的水力功率, 计算公式:
式中, ρ为水的密度, g为当地重力加速度, Q为水轮机的流量, H为水轮机的工作水头。
根据水轮机的相似率, 几何相似水轮机的有效流量:
假定ηhp=ηhm, ηvp=ηvm可得:
根据公式可以得出:几何相似水轮机在相似工况下, 流量与直径的平方成正比, 与水头的平方根成正比。根据水轮机出力公式:
假定ηhp=ηhm, ηvp=ηvm, ηmp=ηmm, 可得
上式表明, 在几何相似水轮机在相似工况下, 出力和直径的平方成正比, 与水头的1.5次方成正比。同一台水轮机为几何相似的水轮机, 因此直径的比值是固定值1, 水轮机组的出力和水头的1.5次方成正比。
1.2 水头对机组控制效果的影响
水电站普遍采用固定参数的PID控制器来控制, 由于水头会影响水轮机组的出力, 即控制系统的对象会发生变化, 而控制器的参数固定不变, 因此控制效果必然会变差。以云南某水电站水轮机组的模型为研究对象, 采用传统的PID控制器进行控制, 取水头为40m、60m、100m、120m、140m、160m, 机组的额定水头为86m, 分别仿真模拟出每种水头下的PID控制品质, 如图1所示。
从图1可以看出, 在固定参数PID的控制下, 随着水头的不断变化, 控制品质发生了不同的变化, 水头低于额定水头时, PID调节时间、上升时间明显变大;水头高于额定水头时, 随着水头的不断变大出现了超调。为了避免机组功率的波动, 需要尽量避免超调的出现, 因此, 采用自适应PID来控制水轮机组是十分有必要的。
2 基于二次性能指标算法的单神经元PID
2.1 基本单神经元PID
基本单神经元PID控制模型如图2所示。其结构简单, 能够适应环境变化, 鲁棒性很强。
单神经元自适应控制器是通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能。权系数的调整按照有监督的Hebb学习规则来实现。控制算法即学习算法为:
式中, x1 (k) =e (k) ;x2 (k) =e (k) -e (k-1) ;x3 (k) =Δ2e (k) -2e (k-1) +e (k-2) ;z (k) =e (k) ;ηI、ηP、ηD分别为积分、比例、微分的学习速率;K为神经元的比例系数。
2.2 基于二次性能指标算法的单神经元自适应PID
在单神经元PID中, 可以在加权系数的修改中加入二次性能指标, 通过控制输出误差、控制增量加权平方为最小来进行加权系数的修正。性能指标为:
式中, P、Q分别为输出误差和控制增量的加权系数;yd (k) 和y (k) 为K时刻的参考输入和输出。算法为:
式中, x1 (k) =e (k) ;x2 (k) =e (k) -e (k-1) ;x3 (k) =Δ2e (k) -2e (k-1) +e (k-2) ;z (k) =e (k) 。
3 单神经元PID在解除波动中应用
水轮机的调速系统由调速器、执行机构、水轮机和引水系统、发电机组成。不考虑发电机模块, 选择前面部分作为研究对象, 理想的水轮机组模型如图3所示。
PID控制器的控制对象可以简化成, 对控制对象进行离散化后得:
将水头引入到水轮机组模型中后, 传递函数变为:
式中, k= (h/H) 1.5, h为实时水头, H为额定水头。
针对引入水头的机组模型, 分别采用基于二次性能神经元自适应PID控制器和经典PID控制器进行控制, 额定水头为86m, 实时水头取120m、140m, 仿真结果分别图4、图5所示。
摘要：针对水轮机组运行中水头的变化对机组出力的影响, 提出基于二次性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制方法。
关键词：低频振荡,水头,水轮机组,单神经元
参考文献
[1]李丹, 苏为民, 等.“9.1”内蒙古西部电网振荡的仿真研究[J].电网技术, 2006, 30 (6)
[2]于波, 肖惠民.水轮机原理与运行[M].北京:中国电力出版社, 2008:63-64
[3]于浩洋, 处红霞, 王希风, 等.MATLAB实用教程——控制系统仿真与应用[M].北京:化学工业出版社, 2009:102-105
[4]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M].电子工业出版社, 2011:303-312
单神经元 篇8
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.