基于神经网络PID控制器的设计

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基于BP神经网络的PID控制器设计

基于BP神经网络的PID控制器设计

基于BP神经网络的PID控制器设计PID控制器是一种常用的控制器,可以通过根据系统的误差、历史误差和误差的变化率来计算控制信号,从而实现对系统的控制。

传统的PID控制器可以通过调节PID参数来实现对系统动态特性的控制,但是参数调节过程往往需要经验和反复试验,而且很难实现对非线性系统的精确控制。

近年来,基于BP神经网络的PID控制器设计方法得到了广泛的关注。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,可以通过训练得到输入与输出之间的映射关系。

在PID控制器设计中,可以将误差、历史误差和误差的变化率作为BP神经网络的输入,将控制信号作为输出,通过训练神经网络来实现对控制信号的合理生成。

1.数据预处理:首先需要采集系统的输入输出数据,包括系统的误差、历史误差和误差的变化率以及相应的控制信号。

对这些数据进行归一化处理,以便神经网络能够更好地学习和训练。

2.网络结构设计:根据系统的特性和要求,设计BP神经网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。

通常情况下,隐藏层的神经元数量可以根据经验设置为输入层和输出层神经元数量的平均值。

3.训练网络:采用反向传播算法对神经网络进行训练,以获得输入和输出之间的映射关系。

在训练过程中,需要设置学习率和动量系数,并且根据训练误差的变化情况来确定训练的终止条件。

4.参数调整:将训练得到的神经网络与PID控制器相结合,根据神经网络的输出和系统的误差、历史误差和误差的变化率来计算控制信号,并通过对PID参数的调整来实现对系统的控制。

1.适应能力强:BP神经网络能够通过训练来学习系统的动态特性,从而实现对非线性系统的精确控制。

2.自适应性高:BP神经网络能够根据实时的系统状态来实时调整控制信号,从而实现对系统动态特性的自适应控制。

3.参数调节方便:通过BP神经网络的训练过程,可以直接得到系统的输入和输出之间的映射关系,从而减少了传统PID控制器中参数调节的工作量。

4.系统稳定性好:基于BP神经网络的PID控制器能够根据系统状态及时调整控制信号,从而提高了系统的稳定性和鲁棒性。

基于神经网络的PID控制器在PCS7上的设计与应用

基于神经网络的PID控制器在PCS7上的设计与应用

基于神经网络的PID控制器在PCS7上的设计与应用摘要:针对具有时变性、大时滞和参数变化范围广等特点的非线性被控对象,本文提出了一种基于BP 算法的PID控制器,并通过西门子过程控制系统(PCS7)系统软件中的SCL语言编写实现了神经网络参数优化模块。

通过对锅炉过热蒸汽压力的控制实验,验证了基于神经网络的PID控制器的效果。

结果表明,基于神经网络的PID 控制器的控制效果良好,能够满足锅炉变工况运行的需求。

关键词:神经网络、优化、PID控制器、BP、变工况、锅炉、PCS7 PID控制器具有结构简单、调整方便、工作可靠等优点,自提出以来得到了广泛的应用和长足的发展。

但是,随着工程系统的日益复杂化,在实际的工业生产中,非线性对象和系统越来越多,采用单一参数的常规PID控制器对其进行控制,往往表现出适应性差,鲁棒性弱等缺点,难以达到理想的控制效果。

由于神经网络可以表示任意非线性函数,并具有较强的适应性、并行处理的能力和鲁棒性等特点,因此,基于神经网络算法建立的控制器在解决具有时变性、大时滞、参数工作范围广等特点的非线性系统的控制问题上,具有广阔的应用前景。

1 基于神经网络的PID控制器的设计神经网络由于其所具有的特性,已被成功地应用到各种复杂非线性系统的控制中。

已有文献[1-2]提出的神经网络自适应控制器,通过参数寻优的方式实现对系统的在线学习和控制。

但自适应控制方法的本质是基于对模型参数的在线辨识,需要知道对象的结构模型,这增加了问题的复杂程度[3]。

本文提出的基于神经网络的PID控制器,不需要对系统模型进行辨识,通过在传统PID控制器上并联神经网络优化模块,两者共同作用,以达到控制的目的。

该方法易于实现,同时降低了问题的复杂度。

基于神经网络的PID控制器的控制分为离线学习和在线计算两个过程。

离线学习:对实验测得的系统输入和期望进行离线学习,训练结束后,得到网络成熟后的权值和阈值。

在线计算:将离线学习得到的权值和阈值赋给神经网络优化模块进行前向计算,得到PID控制器所需的比例、积分和微分三个参数。

基于忆阻神经网络pid控制器设计

基于忆阻神经网络pid控制器设计

基于忆阻神经网络pid控制器设计
忆阻神经网络(FRNN)是一种基于深度学习的智能控制方法。


采用神经网络的形式来完成PID控制任务,可用于控制复杂的设备和
过程。

FRNN PID 控制器是将忆阻神经网络结合PID控制方法的有效方法,具有较强的智能化能力和灵活性。

FRNN-PID 控制器以反馈控制的形式运行,可以采用两种控制方法:模糊控制和神经网络控制。

忆阻神经网络具有反馈阻尼环节,可
以结合PID参数调整,控制更加精确。

此外,FRNN-PID 控制器在控制
反馈循环中引入了模糊函数,可减少误差,增加控制精度,提高系统
响应时间。

FRNN-PID 控制器相对于传统的控制器具有很多优点,例如快速
响应和满足自适应调节的要求。

它的反馈机制可以长期跟踪系统响应,系统控制精度更高,调节器可以自适应调节。

FRNN-PID 控制器可以避
免起伏明显的不稳态运行状态,有效的解决噪声干扰的问题。

FRNN-PID 控制器是一种很好的选择,可以有效地提高系统控制
精度。

它综合了适当的参数设置和模糊算法,既可以获得更好的控制
性能,又能更好地应对复杂的外在条件。

由于其优越的性能,FRNN-
PID 控制器已经广泛应用于智能控制的各个领域。

神经网络PID毕业设计完整

神经网络PID毕业设计完整
在1943年,麦卡洛克和皮茨首次提出了脑模型,其最初动机在于模仿生物的神经系统。随着超大规模集成电路(VLSl)、光电子学和计算机技术的发展,人工神经网络(ANN)己引起更为广泛的注意。近年来,基于神经元控制的理论和机理已获得进一步的开发和应用。尽管基于神经元的控制能力还比较有限,但由于神经网络控制器具有学习能力和记忆能力、概括能力、并行处理能力、容错能力等重要特性,仍然有许多基于ANN的控制器被设计出来,这类控制器具有并行处理、执行速度快、鲁棒性好、自适应性强和适于应用等优点,广泛的应用在控制领域[1]。
KEY WORDS:main steam temperature,PID,BP neural network,MATLABsimulation
第一章绪论
1.1
在控制系统设计中,最主要而又最困难的问题是如何针对复杂、变化及具有不确定性的受控对象和环境作出有效的控制决策。经典控制理论和现代控制理论的基础是建立数学模型,以此进行控制系统设计,然而面对工程实际问题和工程应用对控制要求的不断提高,基于数学模型的控制理论和方法的局限性日益明显。无模型控制能有效提高控制系统的适应性和鲁棒性,因此,走向无模型控制是自动控制发展的另一个重要方向。
图1-5 神经预测控制结构图
这种算法的基本特征是建立预测模型方便,采用滚动优化策略和采用模型误差反馈校正,预测模型根据系统的历史信息和选定的未来输入,预测系统未来的输出。 根据预测模型的输出,控制系统采用基于优化的控制策略对被控对象进行控制。
(6) 、其他先进的神经控制
模糊神经网络控制:模糊系统是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识为基础,力图在一个较高的层次上对人脑思维的模糊方式进行工程化的模拟。而神经网络则是建立在对人脑结构和功能的模拟与简化的基础上。由于人脑思维的容错能力源于思维方法上的模糊性以及大脑本身的结构特点,因此将两者综合运用便成为自动控制领域的一种自然趋势。模糊系统与神经网络主要采用以下综合方式,既将人工神经网络作为模糊系统中的隶属函数、模糊规则的描述形式[10]。

基于BP神经网络的PID控制系统设计

基于BP神经网络的PID控制系统设计

基于BP神经网络的PID控制系统设计一、引言PID控制系统是目前工业控制中广泛应用的一种基本控制方法,它通过测量控制系统的偏差来调节系统的输出,以实现对控制对象的稳定控制。

然而,传统的PID控制器需要事先对系统建模,并进行参数调整,工作效果受到控制对象模型的准确性和外部干扰的影响。

而BP神经网络具有非线性映射、自适应性强、鲁棒性好等优点,可以有效地克服传统PID控制器的缺点。

因此,基于BP神经网络的PID控制系统设计成为当前研究的热点之一二、基于BP神经网络的PID控制系统设计理论1.PID控制器设计原理PID控制器是由比例环节(Proportional)、积分环节(Integral)和微分环节(Derivative)组成的控制器,其输出信号可以表示为:u(t) = Kp*e(t) + Ki*∫e(t)dt + Kd*(de(t)/dt),其中e(t)为控制系统的输入偏差,t为时间,Kp、Ki和Kd分别为比例系数、积分系数和微分系数。

2.BP神经网络理论BP神经网络是一种前馈型神经网络,通过反向传播算法对输入信号进行学习和训练,从而得到最优的网络结构和参数。

BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成,其中每个神经元与上、下相邻层之间的神经元互相连接,并具有非线性的激活函数。

3.基于BP神经网络的PID控制系统设计理论基于BP神经网络的PID控制系统设计的核心思想是将BP神经网络作为PID控制器的自适应调节器,根据控制对象的输入信号和输出信号之间的误差进行训练和学习,通过调整BP神经网络的权重和阈值来实现PID 控制器的参数调节,从而提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

三、基于BP神经网络的PID控制系统设计步骤1.系统建模首先,需要对待控制对象进行建模,获取其数学模型。

对于一些复杂的非线性系统,可以采用黑箱建模的方法,利用系统的输入和输出数据进行数据拟合,获取系统的数学模型。

2.BP神经网络训练将系统的数学模型作为BP神经网络的训练集,通过反向传播算法对BP神经网络进行训练,得到最优的网络结构和参数。

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤BP神经网络是一种常用的非线性拟合和模式识别方法,可以在一定程度上应用于PID整定中,提高调节器的自适应性。

下面将详细介绍基于BP神经网络的PID整定原理和算法步骤。

一、基本原理:BP神经网络是一种具有反馈连接的前向人工神经网络,通过训练样本的输入和输出数据,通过调整神经元之间的连接权重来模拟输入和输出之间的映射关系。

在PID整定中,可以将PID控制器的参数作为网络的输入,将控制效果指标作为网络的输出,通过训练网络来获取最优的PID参数。

二、算法步骤:1.确定训练数据集:选择一组适当的PID参数和相应的控制效果指标作为训练数据集,包括输入和输出数据。

2.构建BP神经网络模型:确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量,并随机初始化神经元之间的连接权重。

3.设置训练参数:设置学习速率、误差收敛条件和训练迭代次数等训练参数。

4.前向传播计算输出:将训练数据集的输入作为网络的输入,通过前向传播计算得到网络的输出。

5.反向传播更新权重:根据输出与期望输出之间的误差,利用误差反向传播算法来调整网络的连接权重,使误差逐渐减小。

6.判断是否达到收敛条件:判断网络的训练误差是否满足收敛条件,如果满足则跳转到第8步,否则继续迭代。

7.更新训练参数:根据训练误差的变化情况,动态调整学习速率等训练参数。

8.输出最优PID参数:将BP神经网络训练得到的最优权重作为PID 控制器的参数。

9.测试PID控制器:将最优PID参数应用于实际控制系统中,观察控制效果并进行评估。

10.调整PID参数:根据实际控制效果,对PID参数进行微调,以进一步优化控制性能。

三、应用注意事项:1.训练数据集的选择应尽量全面、充分,覆盖各种不同工况和负载情况。

2.隐藏层神经元数量的选择应根据实际情况进行合理调整,避免过拟合或欠拟合现象。

3.学习速率和训练迭代次数的设置应根据系统复杂度和训练误差的变化情况进行调整。

基于BP_神经网络的PID_控制算法参数优化

基于BP_神经网络的PID_控制算法参数优化

- 22 -高 新 技 术从本质上来看,PID 控制算法就是对比例、积分和比例微分间的关系进行控制的一种算法。

PID 控制调节器具有适应性强、鲁棒性良好的特征,因此被广泛应用于工业控制领域。

但是,随着科学技术、控制理论发展,在工业生产中被控对象逐渐向复杂化和抽象化的趋势发展,并呈现滞后性、时变性和非线性的特征,这使传统PID 控制器难以精准调控这种较复杂的控制系统。

为了解决该问题,研究人员将控制理论与其他先进的算法相结合,形成全新的控制理论,包括神经网络控制、遗传算法以及模糊控制等。

对神经网络算法来说,由于其具有较高的鲁棒性和容错性,因此适用于复杂的非线性控制系统中,并且具有广阔的应用前景和较大的发展潜力。

1 BP 神经网络结构及算法BP 神经网络将网络视为一个连续域,在这个网络中,输入层和输出层都是任意时刻、任意数目的样本值,网络输出层值与输入层值间也可以具有任意关系,这个学习过程就称为BP 神经网络学习过程。

作为一种被广泛应用的神经网络模型,BP 神经网络由输入层、输出层和隐含层组成:1) 输入层。

从第i 个输入向量中产生相应的输出值。

2) 输出层。

在输出值的作用下将其转换为输入数据。

3) 隐含层。

在输出值的作用下对数据进行隐含处理,将处理后的结果反馈给输入层,3个输入层构成1个BP 神经网络。

当输入数据在时间域内经过多次的误差传播时,最后被一个误差源作为输出信号,即经过输入单元和输出组的中间信息。

如果该误差源的误差小于输出单元和输出组中各单元间的误差,那么这些单元在计算输出时就会有很大的变化;如果超过了期望值,那么这一单元被认为是输入量存在误差(也就是输入信号存在误差),将不再使用该单元;如果仍然超过期望值,那么输出量又会存在误差[1]。

通过分析输入与输出量间的关系可以得出BP 网络中各个隐藏层上节点数与该输出量间的关系。

BP 神经网络的拓扑结构如图1所示。

为了对BP 神经网络进行运算和优化,该文设定了中间层的加权和结点临界,以便将全部采样的真实输出量与预期的输出量的偏差控制在一个很低的区间,并且通过调节这个区间来保证它的稳定性。

基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真_毕业设计(论文)

基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真_毕业设计(论文)

华北电力大学毕业设计(论文)题目基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真摘要目前,因为PID控制具有简单的控制结构,可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能,在实际应用中又较易于整定,所以广泛应用于过程控制和运动控制中,尤其在可建立精确模型的确定性控制系统中应用比较多。

然而随着现代工业过程的日益复杂,对控制要求的逐步增高(如稳定性、准确性、快速性等),经典控制理论面临着严重的挑战。

对工业控制领域中非线性系统,采用传统PID 控制不能获得满意的控制效果。

采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络,它将神经网络和PID控制技术融为一体,既具有常规PID控制器结构简单、物理意义明确的优点,同时又具有神经网络自学习、自适应的功能。

因此,本文通过对RBF神经网络的结构和计算方法的学习,设计一个基于RBF神经网络整定的PID控制器,构建其模型,进而编写M语言程序。

运用MATLAB软件对所设计的RBF神经网络整定的PID控制算法进行仿真研究。

然后再进一步通过仿真实验数据,研究本控制系统的稳定性,鲁棒性,抗干扰能力等。

关键词:PID;RBF神经网络;参数整定SETTING OF THE PID CONTROLLER BASED ON RBF NEURAL NETWORK DESIGN AND SIMULATIONAbstractAt present, because the PID control has a simple control structure, through adjusting the proportional integral and differential gain basic satisfactory control performance, and is relatively easy to setting in practical application, so widely used in process control and motion control, especially in the accurate model can be built more deterministic control system application. With the increasingly complex of the modern industrial process, however, increased step by step to control requirements (e.g., stability, accuracy and quickness, etc.), classical control theory is faced with severe challenges. Non-linear systems in industrial control field, using the traditional PID control can not obtain satisfactory control effect. Optimized RBF neural network based on gradient descent algorithm, it will be integrated neural network and PID control technology, with a conventional PID controller has simple structure, physical meaning is clear advantages, at the same time with neural network self-learning, adaptive function. Therefore, this article through to the RBF neural network structure and the calculation method of learning, to design a setting of the PID controller based on RBF neural network, constructs its model, and then write M language program. Using the MATLAB software to design the RBF neural network setting of PID control algorithm simulation research. Data and then further through simulation experiment, the control system stability, robustness, anti-interference ability, etc.Keywords: PID; RBF neural network; Parameter setting目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1 绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2神经网络的发展历史 (3)2 神经网络 (6)2.1神经网络的基本概念和特点 (6)2.2人工神经网络构成的基本原理 (7)2.3神经网络的结构 (8)2.3.1前馈网络 (8)2.3.2 反馈网络 (8)2.4神经网络的学习方式 (9)2.4.1监督学习(有教师学习) (9)2.4.2非监督学习(无教师学习) (9)2.4.3再励学习(强化学习) (9)2.5 RBF神经网络 (10)2.5.1 RBF神经网络的发展简史 (10)2.5.2 RBF的数学模型 (10)2.5.3被控对象Jacobian信息的辨识算法 (11)2.5.4 RBF神经网络的学习算法 (12)2.6 本章小结 (14)3 PID控制器 (14)3.1 PID控制器简介 (14)3.2 经典PID控制原理 (14)3.3 现有PID控制器参数整定方法 (16)3.4 PID控制的局限 (17)3.5本章小结 (17)4 基于RBF神经网络整定的PID控制器设计 (17)4.1 RBF神经网络的PID整定原理 (17)4.2 神经网络PID控制器的设计 (18)4.3 本章小结 (19)5 仿真分析 (19)5.1 系统的稳定性分析 (19)5.2 系统抗干扰能力分析 (21)5.3 系统鲁棒性分析 (22)5.4 本章小结 (24)结论 (25)参考文献 (26)致谢 (27)附录仿真程序 (28)1 绪论1.1 课题研究背景及意义PID控制器(按比例、积分和微分进行控制的调节器)是最早发展起来的应用经典控制理论的控制策略之一,是工业过程控制中应用最广泛,历史最悠久,生命力最强的控制方式,在目前的工业生产中,90%以上的控制器为PID控制器。

基于BP神经网络的PID控制器的设计

基于BP神经网络的PID控制器的设计

基于BP神经网络的PID控制器的设计简介:PID控制器是一种常用的控制方法,可以使控制系统快速、稳定地对目标进行调节。

然而,传统的PID控制器需要依赖经验的设置参数,很难适用于非线性复杂的系统。

为了改善这一问题,本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制器的设计方法。

一、神经网络介绍BP神经网络是一种常用的人工神经网络,通过反向传播算法进行学习和适应。

它可以用来建模非线性关系、解决分类和回归问题等。

BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过调整权重和偏置项,使得网络的输出接近于期望输出。

二、PID控制器的基本原理PID控制器是由比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分组成的,它们分别对应了系统的比例性能、整定性能和微分性能。

PID控制器的输出是由目标值与实际值之间的误差来决定的。

比例作用是根据误差的大小进行调节,积分作用是根据误差的积分值进行调节,微分作用是根据误差的变化率进行调节。

三、BP神经网络的PID控制器设计1.建立神经网络模型:确定输入层节点数、隐藏层节点数和输出层节点数。

2.确定权重和偏置项的初始值:可以使用随机数进行初始化。

3.设置训练样本集:训练样本集包括输入和输出的数据,可以根据实际情况进行设置。

4.确定学习率和训练次数:学习率决定了网络的更新速度,训练次数决定了网络的学习程度。

5.神经网络训练:使用BP算法对神经网络进行训练,通过反向传播算法调整权重和偏置项。

6.测试神经网络性能:使用测试数据对神经网络进行测试,评估其性能是否满足要求。

7.参数调整:根据测试结果对PID控制器的参数进行调整,使得神经网络对系统的控制更加精确。

四、实验结果分析通过对比传统的PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器,可以发现基于BP神经网络的PID控制器具有更好的系统控制性能。

因为BP神经网络能够自适应地调整参数,适应非线性复杂系统的控制要求。

总结:基于BP神经网络的PID控制器是一种有效的控制方法,可以提高系统控制的精度和稳定性。

基于BP神经网络的模糊PID控制器的设计

基于BP神经网络的模糊PID控制器的设计

基于BP神经网络的模糊PID控制器的设计【摘要】工业过程控制中广泛采用PID控制,但传统PID控制因其控制参数的固定,在线整定难等问题。

为此本文研究了一种新的自适应模糊PID控制方法,为了解决模糊推理没有学习能力的问题,本文又提出了一种基于BP神经网络的自适应模糊控制方法。

此方法是模糊控制、神经网络和PID控制的有效结合。

仿真实验表明,这种基于BP神经网络的模糊PID控制算法具有良好的控制效果。

【关键词】PID控制;BP神经网络;模糊PID控制Abstruct:PID control are widely used in industrial process control,but the traditional PID control because of its control parameters are fixed,and it is difficult to adjust its parameters online.So this paper studies a new adaptive fuzzy PID control method,to solve problem without the ability to learn,and put forward a kind of adaptive fuzzy control method based on BP neural network in this paper.It is the effective combination of fuzzy control,neural network and PID control.Simulation results show that this fuzzy PID control method based on BP neural network has good control effect.Keywords:PID control;BP neural network;Fuzzy PID control1.引言常规PID在控制领域被广泛应用,利用数学算法来整定参数。

基于忆阻神经网络PID控制器设计

基于忆阻神经网络PID控制器设计

Abs t r a c t
Me mr i s t or i S a n ov e l ki nd of e l e c t r o ni c d e v i c e wh os e r e s i s t a n c e c a n c o nt i n uo us l y
c ha n ge d e pe nd i ng o n t h e c ha r g e o r f l ux pa s s i ng t hr o ug h i t ,a nd ha s un i q ue a dv a n t a g e s i n t he
”( 西南大学物理科学与技术学院电子信息工程学院
0 ( 香港城市大学机械与生物医药工程系 香港
重庆
4 0 0 7 1 5 )
9 9 9 0 7 7 )
摘 要
忆 阻 器 是 一 种 阻值 变 化 依 赖 于 通 过 它 的 电荷 量 或 磁 通 量 的 新 型 电 子 器 件 , 在 非 易 失 性 存 储 器 和 人 工 神 经
关键词
忆 阻器 ; 单 神 经元 P I D控制器 ; 神经网络 P I D控 制 器 ; MAT L AB仿 真 ; 智 能 控 制
T P 1 8 3 D OI 号 1 0 . 3 7 2 4 / S P . J . 1 0 1 6 . 2 0 1 3 . 0 2 5 7 7
中 图法 分 类 号
网 络 等 应 用 中具 有 独 特 优 势 . 智能 P I D控 制器 在 现 代 控 制 领 域 中 占据 重 要 地 位 . 文 中在 研 究 传 统 单 神 经 元 和 神 经
网络 P I D控制器 的基础上 , 引入 具有类似于人脑突触行 为的忆阻器 实现新 型的权பைடு நூலகம்值更新 机制 , 提 出了忆阻单 神经

基于BP神经网络的自适应PID控制器设计

基于BP神经网络的自适应PID控制器设计

基于BP神经网络的自适应PID控制器设计自适应PID控制器是一种基于BP神经网络的控制器设计方法,它结合了传统的PID控制器与神经网络的优势,可以适应系统参数变化、非线性和模型误差的情况。

本文将详细介绍基于BP神经网络的自适应PID控制器的设计原理和实现步骤。

1.简介PID控制器是一种经典的控制方法,通过计算误差的比例、积分和微分部分,调节输出控制量来实现对系统的控制。

然而,传统的PID控制器无法处理非线性和参数变化的系统,容易产生较大的误差。

而BP神经网络则具有非线性映射和自适应学习的能力,可以对非线性系统进行建模和控制。

2.BP神经网络的建模BP神经网络是一种前馈神经网络,具有输入层、隐含层和输出层。

输入层接收系统的输入量,输出层输出控制量,隐含层则通过一系列的神经元进行信息传递和处理。

BP神经网络通过训练集的样本进行学习,调整网络的权值和偏置,使得网络的输出与期望输出尽可能一致。

3.PID控制器的设计PID控制器由比例、积分和微分三个部分组成。

比例部分通过调节误差的大小来控制输出,积分部分可以控制持续的误差,微分部分则可以控制误差的变化率,提高系统的响应速度。

PID控制器的参数可以根据系统的特性进行调整。

4.自适应PID控制器的设计a.构建BP神经网络模型,通过训练集对模型进行学习,得到网络的权值和偏置。

b.使用PID控制器的比例、积分和微分部分计算出控制量,并将控制量作为输入量输入到BP神经网络中。

c.根据神经网络的输出,计算系统的输出,将其与期望输出进行比较,得到误差。

d.根据误差的大小,调整PID控制器的参数。

e.重复步骤b-d,直到系统达到期望输出。

5.应用实例自适应PID控制器可以应用于各种系统的控制中,如温度控制、位置控制等。

以温度控制为例,系统输入为温度传感器的读数,输出为控制器输出的控制量。

通过采集训练集数据和期望温度值,利用BP神经网络对系统进行建模和学习,然后根据PID控制器的参数计算出控制量,进而控制温度的变化。

基于ELMAN神经网络的PID控制器设计

基于ELMAN神经网络的PID控制器设计
维普资讯
第 l 4卷
第 2 期
兰 州 工 业 高等 专科 学 校 学 报
J u n l f a o oy c nc C l g o r a mh u P lt h i ol e oL e e
V0 . 4. 1 1 No. 2
20 0 7年 6月

些 变 换 , 得到 增量 式 PD控 制算 法 : 可 I
△“ k ( )= K e k l ( )+K e k一1 2( )+K e k一2 . 3( ) () 3
式 中 , l= ( / + / , s=一 ( K 1+ ) K 1+2 d T , 3= r / . r/ ) K d T
的建模 与控 制 , 控制 系统 中的应 用 可 以提 高 整个 系统 的信息 系统 处理 能力 和适应 能力 ]本文 探讨 了基 在 .
于 E M N神经 网络 的 PD控制方 法 , LA I 并将 其运 用 于位 置 随动 系统 中 , 取得 了 良好 的控 制效 果 .
1 数 字 PD 控 制 I
以是输入层神经元的个数网络的输出为岛则其结构为肘一日一即个输入日个隐层神经元个输出则得到控制器的输出为三层前馈网络一一后一蠡一一其中矗一网络的学习算法采用梯度下降法定义性能指标为一梯度下降法的计算公式为一叩蔫岫吁舢笔铲?耥?圈式中叩学习速率口惯性系数可求得前馈网络输出层的加权系数计算公式为事忌乱蠡其中?输出单元的激发函数取非负的隐含层加权系数的计算公式为当神经网络控制器采用的形式时其积分环节已经万方数据第期牛广文基于神经网络的控制器设计??二乒后垆蠡筝矗岛后岛既后网络权值可以按照谚来进行调整仿真实例本仿真系统为位置随动系统速度环控制具有二阶惯性环节传递函数描述为将神经网络控制器与一般控制器控制下的位置随动系统控制效果作了仿真其结果如图所示图中曲线为采用传统控制得到的输出响应曲线恐墨三曲线为采用神经网络控制得到的输出响应曲线瓦由仿真曲线可见与一般控制相比位置随动系统采用神经网络进行控制其超调量和响应速度都有显著改善结束语通过基于动态神经网络的自适应控制器的理论分析与应用仿真采用遗传算法通过改进的网络的辨识器可以对复杂的非线性动态系统进行辨识和建模对位置随动系统的仿真表明实时控制效果较单纯控制有显著的提高具有较高的控制品质参考文献刘金琨先进控制仿真第版北京电子工业出版社何玉彬李新忠神经网络控制技术及其应用北京科学出版社胡守仁神经网络应用技术北京国防科技大学出版社舒怀林神经网络控制系统分析盯自动化学报郭丹李平曹江涛基于网络的非线性系统神经元自适应预测控制计算机仿真?器瓦盖等麓叫

基于深度神经网络的自适应PID控制

基于深度神经网络的自适应PID控制

基于深度神经网络的自适应PID控制自适应 PID 控制是现代控制理论中的一种重要方法,它通过不断地对实际控制系统的反馈信息进行分析,来实现对系统参数的自适应优化,从而达到更优的控制效果。

在传统的控制方法中,PID 控制器是最常见的一种控制器,它通过改变比例、积分、微分三个参数来控制系统的输出行为。

虽然 PID 控制的思想简单而直观,但它往往需要通过人工调整控制器参数才能达到最佳的控制效果,这使得传统的PID 控制方法在复杂的工业控制系统中应用受到了很大的限制。

近年来,随着深度学习技术的快速发展,越来越多的控制问题开始通过深度神经网络来解决。

深度神经网络通过多层的非线性映射来实现复杂的数据处理和表达,具有非常强的模型适应力和自适应能力,并且能够从大量的数据中学习到系统的隐含规律,从而提高控制性能。

基于深度神经网络的自适应 PID 控制是一个典型的应用场景。

它通过将深度神经网络嵌入到PID 控制器中,实现对系统参数的自适应学习,从而优化控制效果。

具体实现上,基于深度神经网络的自适应PID 控制可以分为以下两个步骤:首先,通过采集真实系统的数据,训练一个深度神经网络,用来对系统的动态特性进行建模和预测。

其次,在 PID 控制器中将这个深度神经网络作为预估器,根据预测误差来自适应调整 PID 控制器的参数,从而达到更优的控制效果。

在实际应用中,基于深度神经网络的自适应 PID 控制已经得到了广泛的应用。

例如在工业自动化领域,它可以通过对温度、压力等参数的自适应调整来实现对化工过程的控制;在机器人控制中,它可以实现对机械臂的精确控制和路径规划;在无人驾驶汽车中,它可以通过对车速、转向等参数的自适应调整来实现对车辆的自动驾驶。

总之,基于深度神经网络的自适应 PID 控制是现代控制理论中的一种重要方法,它能够实现对复杂工业系统的自适应优化。

随着深度学习技术的发展,我们相信基于深度神经网络的自适应 PID 控制将会在更多的领域得到应用,并取得更加突出的成果。

基于BP神经网络的自整定PID控制仿真

基于BP神经网络的自整定PID控制仿真

基于BP神经网络的自整定PID控制仿真一、目的1.熟悉神经网络的特征、结构以及学习算法2.掌握神经网络自整定PID的工作原理3.了解神经网络的结构对控制效果的影响4.掌握用MATLAB实现神经网络控制系统仿真的方法;二、设备及条件计算机系统 Matlab仿真软件三、问题背景在工业控制中,PID控制是工业控制中最常用的方法;这是因为PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,已得到广泛应用;但是,PID具有一定的局限性:被控制对象参数随时间变化时,控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化;为了使控制器具有较好的自适应性,实现控制器参数的自动调整,可以采用神经网络控制的方法;利用人工神经网络的自学习这一特性,并结合传统的PID控制理论,构造神经网络PID控制器,实现控制器参数的自动调整; 基于BP神经网络的PID控制器结构如图1所示;控制器由两部分组成:一是常规PID控制器,用以直接对对象进行闭环控制,且三个参数在线整定;二是神经网络NN,根据系统的运行状态,学习调整权系数,从而调整PID参数,达到某种性能指标的最优化;图1 基于神经网络的PID控制器结构四、基于BP神经网络的PID设计1设计原理神经网络采用结构为4-5-3型的BP网络,如图2;图2 BP网络结构其中,输出层激励函数取非负的Sigmoid函数,隐层取正负对称的Sigmoid函数;被控对象为一时变非线性对象,数学模型可表示为: 2()(1)()(1)1(1)a k y k y k u k y k -=+-+- 式中,系数ak 是慢时变的,; 为保证控制器有一定的动态跟踪能力,选定神经网络的输入层输入为网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成;如果输出层不能得到期望输出,那么转入反向传播过程,通过修改各层神经元的权值,使得输出误差信号最小; 输出层节点分别对应三个可调参数(3)1(3)2(3)3p I D O K O K O K ⎫=⎪=⎬⎪=⎭取性能指标函数为: 21()(()())2E k r k y k =- 设其中 ()()()r k y k e k -=若PID 控制器采用采用增量式数字PID 控制算法,则有2.网络权系数调整网络权系数的修正采用梯度下降法;根据相关数学知识,针对指定因变量的梯度代表了使因变量增速最大的自变量变化方向,故而其反方向代表了因变量下降最快的自变量变化方向,如果我们选取性能指标()E k 为因变量,网络各层权系数为自变量,则对应梯度的负方向就是权系数调整的最佳方向,因此,实际上构成了一个有目标的搜索算法,对最终结果的收敛性提供了有力的保证;对应于本题采用的4-5-3型的BP 网络,梯度负方向的计算:(1) 隐含层-输出层:其中:()E k 为指标函数(3)jl ω为隐含层-输出层权系数矩阵元素(1)y k + 为被控对象输出()u k 为PID 控制器输出(3)l O 为输出层输出(3)l net 为输出层输入根据所选用神经网络的数学模型,易知:其中: 1,2,3,4j = 1,2,3l =(2)()j O k 为隐含层输出,1[][1tanh()]2g x x =+,为输出层激励函数,'()()*[1()]g x g x g x =-为其偏导数; 另外,(1)()y k u k ∂+∂直接的数学表达不容易获得,但我们可以使用它的符号函数来近似,仍可以保证参数修正方向的正确性,而由此造成其模的误差只影响参数调整的速度,它可以通过调整学习速率来得以补偿; 故而最终有:(2) 输入层-隐含层:其中: 1,2,3,4i = 1,2,3,4,5j = 1,2,3l =()tanh()f x x =,为输出层激励函数,'2()[1()]/2f x f x =-为其偏导数;故而最终有:(3) 网络权值修正量梯度的负方向给出了网络权值修正的方向,乘以系数η,即为权值修正量;其中η代表了算法每次在梯度负方向搜索的步长,称为网络的学习速率,另外,如果考虑上次权值对本次权值变化的影响,需要加入动量平滑因子 α ,此时新的权值为:3.程序流程步骤1:设定初始状态和参数初始值,包括随机产生初始BP 神经网络权值系数,设定初始输入输出值为零,设定学习速率和惯性系数,计数器设为k=1,并设定计数上限等;步骤2:计算产生BP 神经网络隐含层输入;本程序为采样获得ek,并结合储存的ek-1,ek-2,及常数1作为隐含层输入;前两次的ek-1,ek-2并未真实产生直接取0.步骤3:前向传播计算;包括:1BP 神经网络前向传播计算,得到输出层输出p K ,I K , D K .;2增量式PID 控制器计算控制器输出()u k ;3被控对象模型计算输出值()y k步骤4:反向传播计算;包括:(1) 修正输出层的权系数(3)()jlk ω; (2) 修正隐含层的权系数(2)()ijk ω;步骤5:参数更新步骤6:如果k 达到设定的次数上限,则结束;否则,k=k+1,并返回步骤2.总的程序流程图如下:图3 程序流程图五、运行结果及分析1.运行结果取学习速率0.25η=,惯性系数0.05α=,隐层节点数位5,各层加权系数的初值取区间, 上的随机数进行仿真实验,由于初始值随机,各次仿真结果不完全相同,但基本都能够快速收敛至理想结果,取其中具有普遍代表性的两幅图:图4 随机结果1图5 随机结果2图中红线表示输入阶跃信号,蓝线表示被控对象输出2.改变参数对运行结果的影响及分析为了便于结果的对比,使每次的初始网络权系数都相同,每次只改变所要考察的参数;此处取网络权系数矩阵的各元素初始值为.1隐层节点数对仿真结果的影响分别取具有代表性的隐层节点数为3, 5,7,8的情况进行仿真,仿真过程分为两个阶段:刚开始,输入信号幅值为1,对于收敛的系统,一般会在50到100次之间稳定,我们可以通过系统在前200次迭代情况,考察系统的收敛性及收敛速度;从第201次开始,我们改变输入信号的幅值为,考察稳定系统在情况发生改变的情况下,跟踪并稳定至新状态的能力;同时为了使各系统间性能对比更明显,对系统的时变程度也进行了适当的放大;图6 隐层节点数为4图7 隐层节点数为5图8 隐层节点数为7图9 隐层节点数为8由以上图可知,对于前200次的迭代,在隐层节点数较小时,随着节点数增多,系统对误差的敏感性增强,隐层节点数从4变成5,收敛变短,但随着节点数进一步增加,系统振荡程度变大,反而又不容易收敛;另一方面,这个变化规律在后200次的新状态跟踪中也是成立的;这一点并不难以理解,因为后200次改变输入幅值,本质上其实就是人为产生一个误差,然后重新训练并跟踪的过程,所不同的是,它的初始网络权值本身就是网络在前一稳定状态的训练结果,在此基础上的新状态跟踪能力本身就是系统性能的体现,相对与完全的随机初始值或者某一指定值,在低重复次数的试验中,其结果更具代表性和可靠性;以上各图结果中,前后两阶段变化规律的相似性也印证了这一点;总的来讲,增大隐层节点数,在一定范围内会减少收敛时间,但同时也会造成系统稳定性变差,超调振荡变得严重,而在系统收敛的范围内,隐层节点数太小,系统相对迟钝,收敛速度变慢,输入变化时,抗干扰能力较差,跟踪新状态所花的时间也变长;另外,从图中明显可以看出,隐层节点数过大,系统陷入局部最优的风险也在不断增大,表现为跟踪曲线中有明显变长的水平线,实际上,在所给的情况下,当隐层节点数增为13时,系统明显陷入局部最优;图10 隐层节点数13时,系统陷入局部最优综上,系统隐层节点数并不是越多越好,也不是越少越好,而应该根据实际情况和实验结果选定合适值;针对本实验问题,合适的隐层节点数为5个,图7显示了各方面都较好的跟踪能力;2学习速率及惯性系数对仿真结果的影响0.25η=,0.05α=时,有如下结果图11 0.25η=,0.05α=时的跟踪曲线 保持0.05α=时,改变η分别为, 有如下结果图12 1.25η=,0.05α= 图13 0.02η=,0.05α=保持0.25η=,改变α分别为,结果如下图14 0.25η=,0.1α= 图15 0.25η=,0.01α=从以上图可知,学习速率η对结果的影响与隐层节点数有些类似,η太小系统跟踪能力较差或跟踪不上,η太大容易振荡并且陷入局部最优的风险也增大;惯性系数α对结果的影响不是很突出,可能与η有相反的效果的趋势,但是并不明显,不过可以确定的是,α的取值应当较小,而不能大,否则系统性能明显恶化;。

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤_精品

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤_精品

基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤_精品1.基本原理PID控制器是一种经典的闭环控制算法,由比例项、积分项和微分项组成。

BP神经网络是一种具有自适应性的模型,可以根据输入和输出之间的关系来自动调整权重和偏置。

2.算法步骤2.1样本数据的采集在PID控制系统中,需要采集一些样本数据来训练神经网络。

可以通过试验或仿真的方式,对控制系统进行加扰动或变动目标值的操作,得到系统的输入与输出数据。

2.2数据的预处理对采集到的数据进行预处理,主要包括去除噪声、标准化等操作,使得数据更加准确和可靠。

2.3神经网络的构建根据PID控制器的结构,构建对应的BP神经网络模型。

一般来说,BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。

输入层接收系统的输入数据,隐含层进行特征提取和非线性变换,输出层得到控制系统的输出。

2.4神经网络的训练将预处理后的样本数据输入到神经网络中进行训练。

训练过程中,通过调整网络的权重和偏置,使得网络的输出与期望的输出之间的误差最小化。

2.5PID参数的优化在神经网络训练完成后,可以得到最优的网络结构和权重。

根据神经网络的输出,可以得到相应的PID参数。

一般来说,比例项的参数可直接取输出层的权重,积分项和微分项的参数则可以根据网络的偏置来计算。

2.6控制系统的实时调整将优化得到的PID参数应用到实际的控制系统中。

在控制过程中,根据系统的实时反馈信号,可以通过PID控制器进行实时的调整,使得系统的响应特性达到最佳。

总结:基于BP神经网络的PID整定,通过训练神经网络来寻找最佳的PID 参数,以达到控制系统的最优响应特性。

该方法可以应用于各种复杂的控制系统中,具有很好的适应性和鲁棒性。

但需要注意的是,BP神经网络的训练过程需要较长的时间和大量的样本数据,因此在实际应用中需要进行一定的优化和加速。

基于神经网络的PID温度控制系统

基于神经网络的PID温度控制系统

在完成软件编程的基础上, 选取一个二阶纯滞后的被控
技 对象,利用 LabVIEW 进行了仿真验证。选取被控对象的传递
函数为:

(9)
创 控制器中的加权系数采用 BP 网络学习算法进行自整定,
加权系数初始矩阵区间为 [0 0.5]。按照上面的算法用 Lab-
新 VIEW8.0 编程,仿真图形如图 4 所示。可见,系统响应速度快,并
技 we applicate the technology to temperature control system.This paper shows the hardware structure of temperature control system, the design method of PID controller and the software of this system. The application has shown that the system has good effects.
Temperature Control System Based on Neural Network PID
(1.山东省对外经济贸易职业中专学校;2.泰山医学院) 王 岩 1 陆 强 2
WANG Yan LU Qiang
摘要: 本 文 以 美 国 国 家 仪 器 公 司 的 图 形 化 编 程 语 言 LabVIEW8.0 为 开 发 平 台 , 将 虚 拟 仪 器 技 术 和 神 经 网 络 技 术 相 结 合 , 利 用 神 经 网 络 对 PID 参 数 进 行 整 定 , 建 立 了 BP 神 经 网 络 PID 控 制 模 型 , 并 且 应 用 于 热 处 理 炉 炉 温 控 制 。 本 文 阐 述 了 炉 温 控 制 系 统 的 硬 件 结 构 和 PID 控 制 器 的 设 计 方 法 , 给 出 了 炉 温 控 制 系 统 的 软 件 设 计 。 该 温 度 控 制 系 统 应 用 于 热 处 理 炉 的 炉 温 控 制 中 , 取得了较好的效果。 关键词: 神经网络; PID; 虚拟仪器 中图分类号: TP206 文献标识码: A

基于BP神经网络的PID控制系统设计

基于BP神经网络的PID控制系统设计

基于BP神经网络的PID控制系统设计摘要本文主要研究一个基于神经网络的自适应PID控制系统的设计方法,利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识和控制。

基于BP神经网络学习算法设计出两个神经网络模型:一个利用神经网络(NNM)对非线性映射的逼近能力,对被控对象进行辨识,另一个构成具有PID结构的控制器(NNC)。

通过神经网络NNM的在线学习和修正,产生对被控对象输出的预测作用,然后由网络NNC实施控制作用,从而实现对辨识对象的PID控制。

在利用神经网络对系统进行辨识时,选用白噪声信号作为系统的输入信号,以提高系统的辨识精度;另外,为了得到神经网络控制器的初始化权值,本文在自整定过程中采用常规PID控制器整定方法之一的稳定边界法。

在设计过程中运用MATLAB语言工具箱进行编程,并通过SIMULINK动态仿真工具对一阶非线性对象进行了仿真。

仿真结果表明了利用神经网络对系统进行辨识的有效性,并用经辨识所得到的输出值取代系统的实际输出值,利用神经网络NNC对系统进行控制,获得了满意的控制效果。

关键词:神经网络,BP学习算法,自适应,参数优化,辨识1 综述PID调节器从问世至今已历经了半个多世纪,在这几十年中,人们为它的发展和推广做出了巨大的努力,使之成为工业过程控制中主要的和可靠的技术工具。

近几十年来,现代控制理论迅速发展,出现了许多先进的控制算法,但到目前为止,即使在微处理技术迅速发展的今天,过程控制中大部分控制规律都未能离开PID,这充分说明PID控制仍具有很强的生命力。

过程工业控制中实际应用最多的仍是常规的PID控制算法,这是因为PID控制具有结构简单、容易实现、控制效果好和鲁棒性强等特点,且PID算法原理简明,参数物理意义明确,理论分析体系完整,为广大控制工程师所熟悉。

但在生产现场往往由于参数整定不好而使PID控制器控制效果欠佳,整定的好坏不但会影响到控制质量,而且还会影响到控制器的性能。

PID控制中一个至关重要的问题,就是控制器三参数(比例系数、积分时间、微分时间)的整定。

基于BP神经网络的PID控制器设计

基于BP神经网络的PID控制器设计

基于BP神经网络的PID控制器设计1.引言在工业控制系统中,PID(比例、积分、微分)控制器被广泛应用于各种自动控制任务。

然而,传统的PID控制器在处理非线性、时变以及多输入多输出(MIMO)系统时存在一些固有的局限性。

为了克服这些问题,本文提出了基于BP神经网络的PID控制器设计方法。

2.BP神经网络BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络,具有强大的非线性建模能力和自适应性能。

它由输入层、隐藏层和输出层组成,每个神经元与前一层的所有神经元和后一层的所有神经元连接。

BP神经网络通过反向传播算法来训练权重和偏置,实现输入与输出之间的映射关系。

3.PID控制器PID控制器由比例项、积分项和微分项组成,具有良好的稳定性和抗干扰能力。

比例项根据控制误差与参考值的比例进行调整,积分项根据控制误差与时间的积分进行调整,微分项根据控制误差的变化率进行调整。

4.BP神经网络与PID控制器结合将BP神经网络与PID控制器相结合,可以克服传统PID控制器在处理非线性、时变和MIMO系统时的局限性。

具体而言,可以使用BP神经网络来精确建模控制对象的非线性行为,并将其应用于PID控制器中,实现自适应调节。

在实际应用中,可以按照以下步骤进行基于BP神经网络的PID控制器设计:(1)收集系统输入输出数据,并进行预处理,例如归一化处理。

(2)使用BP神经网络对控制对象进行建模。

选择适当的网络结构、激活函数和误差函数,并使用反向传播算法进行网络训练。

(3)设计PID控制器,确定比例项、积分项和微分项的权重。

(4)将BP神经网络的输出作为PID控制器的输入,进行控制操作。

根据控制误差和调节参数,调整PID控制器的输出。

(5)反复迭代并调整BP神经网络和PID控制器的参数,使系统能够快速、准确地响应控制需求。

5.实验验证为了验证基于BP神经网络的PID控制器的有效性,可以选择一个具有非线性、时变特性的控制对象进行实验。

在实验中,可以使用MATLAB或其他神经网络工具箱来实现BP神经网络,并结合传统PID控制器进行控制。

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基于神经网络的PID控制器设计摘要本文以提高控制器的控制效果为目标,将神经网络与PID控制相结合,分别对单变量系统和多变量系统的神经网络结构的PID控制进行了深入研究和探索。

对单变量系统,将预测控制的思想和神经网络PID控制的思想结合起来,用多步预测性能指标函数去训练神经网络把纬d器的权值,就构成了多步预测性能指标函数下的神经网络PID控制系统:本文对此系统进行了改进,引入了新的多步预测性能指标函数,同时对神经网络辨识器部分,采用了更适合于实时控制的动态递归神经网络来代替原方案中的多层前向网络对其辨识。

仿真结果表明此改进方法比原方法及带辨识器的神经网络PID控制方法具有更好的响应性能。

对多变量系统,首先研究了基于多步预测性能指标函数下多变量系统的神经网络PID控制,并给出仿真实例及结论;接着研究了PID神经元网络多变量控制器的结构和计算方法:它是由并列的多个子网络组成,当控制系统有n个被控变量,子网络就有n个。

每个子网络的输入层接受系统的给定信号和对象的输出信号;隐含层由比例元、积分元、微分元组成,实现PID运算;输出层实现规律的综合:为加快权值调整速度对输出层权值采用最小二乘法进行调整,代替原方案中的梯度法,仿真结果表明此系统具有良好的自学习和自适应解祸性能。

关键词: 神经元网络 PID控制多步预测性能指标函数动态递归神经网络单变量系统多变量系统The PID Controller Was Based On Neural NetworkDesignABSTRACTIn order to enhance the performance of the controller, this paper combined the neural network and PID control, and deeply studied the neural network Pm controller based on single-variable and mufti-variable system.For single-variable system, the neural network PID controller based mufti-step predictive performance target function combined the predictive control idea and the neural network PID control idea. It uses multi-step predictive performance target function to train the weights of neural network PID controller, This paper improved the system: It uses new mufti-step predictive performance target function to train the weights, and it uses the dynamic recursion neural network instead of multiplayer feed forward neural network that is furthermore fit for real-time control to identify the part of neural network identification. The simulating results shows that this method has better response performance than the neural network PID control method with identificationFor mufti-variable systems, at first, This paper studied the neural networks PID controller based mufti-variable systems using mufti-step predictive performance target function, After studying the system's simulating instances, I got the results; Then this paper studied the structure and arithmetic of the PID neural network multivariable controller. It is made up of paratactic mufti-sub-network, if there are n controlled variables in controlling system, the sub-networks then will have n too. The input layer of each sub-network accepted the present signal of the system and the output signal of controlled object; The hidden layer that is made up of proportion, integral and differential three parts realizes PID operation; The output layer realizes the integration of the rules; and its output layer's weights were adjusted using the least mean squares in stead of grads arithmetic in order to quicken the regulative speed of the weights, the results show that the system has much higher performance of self-studying and self-adapting.Keywords: Neural network PID Control Multi-step predictive performance target function Dynamic recursion neural network Single-variable system Multivariable system目录第一章引言 (1)1.1 课题背景及研究意义 (1)1.2 课题当今的研究现状 (1)1.3 本文的结构组成 (2)第二章 PID控制器的基本原理 (3)2.1 PID控制器 (3)2.1.1 PID原理 (3)2.1.2 PID各参数的作用 (4)2.2 数字PID控制 (4)2.2.1 控制器的组成 (5)2.2.2 典型的PID控制器 (5)2.3 PID参数整定 (5)2.4 小结 (6)第三章神经网络的基本原理 (6)3.1 神经网络的模型结构 (7)3.2 几种典型的学习规则 (8)3.2.1 无监督的Hebb学习规则 (9)3.2.2 有监督的Delta学习规则 (9)3.3 几种典型的神经网络 (9)3.3.1 BP神经网络 (9)3.3.2 RBF 神经网络 (12)3.3.3 CMAC 神经网络 (14)3.4 小结 (16)第四章神经网络PID控制基本原理以及应用 (16)4.1 基于BP神经网络的PID控制 (17)4.1.1 BP神经网络整定原理 (17)4.1.2 MATLAB的背景和发展 (21)4.1.3 MATLAB的工作环境 (22)4.1.4 常规PID控制系统 (23)4.1.5 基于BP神经网络的PID控制系统 (24)4.2 RBF神经网络和CMAC神经网络PID控制 (30)4.2.1 RBF神经网络PID控制 (30)4.2.2 CMAC神经网络PID控制 (31)4.3小结 (31)第五章绪论 (32)参考文献 (33)致谢 (34)第一章引言1.1 课题背景及研究意义目前工业自动化水平已经成为了各行各业现代化水平的一个重要标志,而自动化的核心理论是控制理论。

因此如何得到一种更为优越的控制方法称为了工业过程控制一个重要的问题。

PID控制器是一种经典的控制方法,其结构简单,抗干扰能力强,自适应能力强,成为了控制领域一个重要的控制手段。

它是工业过程控制最常见的控制器,从标准的单回路控制到包含数千个PID控制器组成的离散控制系统,PID技术的应用领域非常之广泛。

根据某项资料显示,目前全世界范围内有几乎超过90%的控制系统都在使用PID。

随着工业过程控制的发展,PID技术非但没有过时,反而越来越多的应用于控制领域。

参数整定是PID控制的核心内容,该过程相对来说比较复杂,随着计算机技术的发展,越来越多的参数整定方法被提出来。

PID参数整定方法主要有两种:理论方法和工程整定方法。

前者主要是利用系统的数学模型,经过理论计算确定控制器的各个参数。

后者主要依赖于工程经验,通过大量的实验总结得到控制器的控制规律。

主要包括临界比例法,继电反馈法以及z-N经验法。

智能控制是一类无需人的干预就能够独立运行的驱动智能机器实现其目标的自动控制。

目前的智能控制技术包括:神经网络技术、模糊控制技术、遗传算法技术、专家整定控制技术、基于规则的仿人智能控制技术,该控制技术已进入工程化和实用化的时代,并已有商品出售。

将智能控制技术和常规PID控制相结合,形成智能PID控制,它不依赖于系统的数学模型,可以实现PID参数的在线自整定。

因次越来越多的应用于PID控制系统的设计中。

当今,工程师在设计和建立控制系统的时一候,他们总希望使用比较少的设备来实现更多的功能。

他们需要的控制算法不仅仅能够处理数字1/0和运动,而月还要集成用于自动化监控和测试的视觉功能和模块化仪器,同时还能实时的控制算法和处理任务,对于这些复杂的应用,单靠PC或者PLC是很难全面的解决问题的,必须希望拥有PC的功能和PLC的可靠性二者结合的功能,这就是新型的可编程自动控制器PAC(Programmable Automation Controller)。

它结合了PC和PLC的优势,提供了一个通用的开发平台和一些高级功能,被越来越多的应用于工业控制中。

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