基于模糊神经网络的参数自整定PID控制器
基于模糊控制理论的自适应PID算法
基于模糊控制理论的自适应PID算法近年来，随着科技的发展，自适应控制技术被越来越广泛地应用于各种控制系统中。
其中，基于模糊控制理论的自适应PID算法是一种很常见的控制方法，具有很强的实际应用价值。
一、什么是自适应PID算法PID控制器是一种广泛应用于工业生产中的控制器，其可以通过对被控对象的反馈信号进行加权处理，从而实现对被控对象的控制。
但是，在实际应用中，由于被控对象的动态特性和环境条件的变化，经常会出现PID控制器参数难以确定和调节的情况，这就需要使用自适应控制技术来解决这种问题。
自适应PID算法是一种自动调整PID控制器参数的方法，其主要原理是根据被控对象的实际工作状态和控制效果来调节PID控制器的参数值，从而实现对被控对象的控制。
在PID控制器中，P 代表比例项、I代表积分项、D代表微分项，而在自适应PID算法中，P、I、D三项参数值是根据被控对象的实际工作状态和控制效果来自适应调整的。
二、模糊控制理论在自适应PID算法中的应用模糊控制理论是一种基于模糊数学的控制方法，其主要特点是可以处理不确定、模糊的信息，具有很强的适应性和鲁棒性。
在自适应PID算法中，模糊控制理论主要用于调节PID控制器中的比例项、积分项和微分项的权重。
具体来说，在模糊控制理论中，有三个基本元素：模糊集合、模糊逻辑运算和模糊推理机。
在自适应PID算法中，这三个元素分别对应着被控对象的状态、PID控制器参数的权重和PID控制器参数的调节规则。
在调节PID控制器中的比例项、积分项和微分项的权重时，主要采用了模糊控制理论中的模糊控制策略。
具体来说，首先将被控对象的状态划分为若干个模糊集合，并为每个模糊集合定义一个隶属度。
然后，根据这些隶属度和一定的模糊逻辑运算规则，得到PID控制器中各项参数的权重值。
最后，再根据这些权重值和一定的模糊推理机规则，得到PID控制器中比例项、积分项和微分项的具体参数值。
三、自适应PID算法的应用范围自适应PID算法广泛应用于各种控制系统中，主要包括以下几个方面：1、工业自控领域：在各种流程控制、物料输送、物流控制等方面均有广泛应用，如化工、机械、电力、冶金等行业。
基于BP神经网络的参数自整定PID控制器仿真研究
Ｎｅ ｗｏ ｋ）ｔｃ ｎｑ ｅｉ ａ ｐｉｄｔ ｈ Ｉ ｃ ｎ ｒ ｌｉ ｈｓｐ ｐ ｒｂ ｈ ｓ ｆ ａ ａ ｉ ｔ ｆｎ ｎ ｉｅ ｒｆ ｎ ｔｏ ｐ ｒ ｘｍａｉｎ ｔ ｏ ｍ ｔ ｒ ｅ ｈ ｉｕ ｓ ｐ ｌ ｏ ｔｅ Ｐ Ｄ ｏ ｔｏ ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ｙｔ ｅｕ ｅｏ ｐ ｂｌ ｙｏ ｏ ｌ ａ ｕ ｃｉｎａ ｐ ｏ ｉ ｔ ｏｆ ｒ ｅ ｃ ｉ ｎ ｏ
维普资讯
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 参 数 自整定 Ｐ Ｄ 控 制 器仿 真研 究 Ｉ
文 苹 编 号 ： ０ ３ ５ ５ （ ０ ８ ０ － ０ ８０ １ ０ － ８ ０ ２ ０ ） ３０ ０ — ３
基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 的参数 自整 定 Ｐ Ｄ控 制器仿 真研 究 Ｉ
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Ｐ Ｄ 自整 定控制器 ，并通过 ＭＡＴＬ Ｉ ＡＢ仿 真试验 ，取得 较好 的效果 。 【 关键 词１ Ｐ Ｄ， 自整 定 ，Ｂ Ｉ Ｐ神 经 网络 ，仿真
中 图分 类 号 ：Ｔ １８ Ｐ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ
ＡＢ Ｔ Ｓ ＲＡＣ Ｔ ＰＩ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｒ ｓ ｄ ｗｉ ｅ ｙ ｉ ｈ ｒ ｃ ｓ ｏ ｔｏ ．Ｔｕ ｉ ｇ ｏ Ｄ ａ ａ ｔ ｒ ｓｒ ｍａｎ ｄ ｔ ｏ ｖ ．ＮＮ （ ｕ ａ Ｄ ｏ ｔｏ ｌ ｓ ａ ｅ ｕ ｅ ｄ ｌ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｃ ｎ ｒ １ ｅ ｎ ｎ ｎ ｆＰＩ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓｉ ｅ ｉ ｅ ｏ ｓ ｌ ｅ Ｎｅ ｒ ｌ
基于模糊神经网络的智能优化PID控制器研究的开题报告
基于模糊神经网络的智能优化PID控制器研究的开题报告题目：基于模糊神经网络的智能优化PID控制器研究研究背景：PID控制器是一种经典的控制器，具有计算简单、易于实现、稳定性好等优点，广泛应用于工业控制系统中。
但是，传统的PID控制器存在参数难以确定、适应性不强等问题，难以满足某些特定的控制需求。
因此，如何提高PID控制器的性能一直是研究的热点。
研究内容：本研究旨在探究基于模糊神经网络的智能优化PID控制器。
具体研究内容如下：1. 分析PID控制器的特点及存在的问题。
2. 分析模糊神经网络的原理及优点。
3. 建立基于模糊神经网络的智能优化PID控制模型。
4. 根据实际需求设计模糊神经网络的输入输出变量，并训练网络。
5. 在仿真平台上验证该控制方法的性能，对比传统PID控制器的控制效果。
研究意义：本研究将探究基于模糊神经网络的智能优化PID控制方法，具有以下意义：1. 提高PID控制器的性能，使得控制更加准确、稳定。
2. 增强PID控制器的适应性，使得其能够应对更加复杂的控制需求。
3. 推广模糊神经网络在控制领域的应用，为智能控制技术的发展做出贡献。
研究方法：本研究采用理论分析与仿真实验相结合的方法，具体研究流程如下：1. 对PID控制器进行理论分析，分析其特点及存在的问题。
2. 学习模糊神经网络原理，设计模型并进行模拟实验。
3. 设计仿真实验，对比模糊神经网络优化PID控制器与传统PID控制器的控制效果。
研究计划：本研究预计分为以下几个阶段：1. 第一阶段：研究PID控制器原理，了解控制器的特点及存在的问题。
2. 第二阶段：学习模糊神经网络原理，设计模型并进行模拟实验。
3. 第三阶段：设计仿真实验，对比模糊神经网络优化PID控制器与传统PID控制器的控制效果。
4. 第四阶段：进行实验数据分析，撰写论文。
研究预期成果：1. 提出基于模糊神经网络的智能优化PID控制方法。
2. 仿真实验验证该控制方法的有效性。
基于神经网络的模糊PID控制器设计与实现
基于神经网络的模糊PID控制器设计与实现随着科技的不断发展，控制技术在工业自动化中的应用越来越广泛。
PID控制器因其简单易懂、易实现的特点而被广泛使用，但是传统的PID控制器在某些场合下会出现失效的情况。
为了解决这一问题，研究者们开始着手开发基于神经网络的模糊PID控制器。
本文将介绍基于神经网络的模糊PID控制器的设计与实现。
一、控制器介绍基于神经网络的模糊PID控制器是一种新型的控制器，它将模糊控制的优点与神经网络的处理能力相结合，形成了一种高效的自适应控制器。
该控制器利用神经网络的学习算法实现自适应参数的调节，将模糊控制中的模糊规则与神经网络的处理能力相结合，形成一种新的控制方法。
该控制器的核心思想是利用神经网络对系统进行建模，通过学习算法自适应地调节系统参数，从而实现对系统的控制。
其中，模糊控制器用于对输出进行模糊处理，神经网络用于对输入和输出进行处理，从而实现对系统的控制。
二、控制器设计基于神经网络的模糊PID控制器的设计需要以下几个步骤：1.系统建模系统建模是设计基于神经网络的模糊PID控制器的第一步。
系统建模的目的是构建系统的数学模型，以便于后续的设计过程。
在建模过程中，需要考虑系统的类型、运动方程、非线性因素等因素。
2.控制器设计控制器的设计是基于神经网络的模糊PID控制器设计的核心。
控制器的设计包括神经网络的结构设计、神经网络权值的选择、模糊控制的设计等。
3.参数调节参数调节是控制器设计的重要环节。
由于系统的运动方程等因素的影响，不同系统的参数可能不同。
因此，在实际应用中需要根据实际情况对控制器进行参数调节。
三、控制器实现基于神经网络的模糊PID控制器的实现需要以下步骤：1.数据采集数据采集是基于神经网络的模糊PID控制器实现的第一步。
数据采集的目的是获取系统的输入输出，以便为神经网络提供数据。
2.神经网络训练神经网络训练是实现控制器的关键步骤。
在训练过程中，通过对神经网络进行学习，让它逐渐对系统的输入输出进行建模。
基于模糊神经网络PID的复合控制策略
基于模糊神经网络PID的复合控制策略基于模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）的复合控制策略是一种融合了模糊控制和神经网络控制技术的控制方法。
它可以通过学习样本数据和自适应调整网络参数，提高控制系统的鲁棒性和泛化能力。
下面将详细介绍基于模糊神经网络PID的复合控制策略原理和应用。
基于模糊神经网络PID的复合控制策略是由模糊控制器、神经网络控制器和PID控制器组成的。
其中，模糊控制器主要负责处理模糊化和解模糊化过程，神经网络控制器用于学习和逼近未知系统的非线性特性，PID控制器用于处理系统的稳态误差。
在复合控制策略中，首先通过模糊化将系统状态转化为模糊集合，然后使用模糊规则对输入输出进行模糊匹配。
接着，利用神经网络控制器对模糊控制器的输出进行修正和优化，使系统可以更好地适应不确定性和非线性特性。
最后，利用PID控制器对系统的稳态误差进行补偿，达到控制目标。
模糊神经网络PID的复合控制策略具有以下几个优势：首先，模糊控制器可以通过建立模糊规则库来描述模糊规律，相比传统的控制方法更加灵活和直观。
它可以处理非线性、不确定性和复杂系统，适用于各种工程控制场景。
其次，神经网络控制器可以通过学习样本数据和调整网络参数来自适应系统的非线性特性。
它可以通过反向传播算法或遗传算法等方法来优化网络结构和权值，提高系统的控制性能和鲁棒性。
最后，PID控制器作为经典的控制器，主要用于处理系统的稳态误差和快速响应。
它可以通过调整比例、积分和微分参数来实现良好的控制效果。
基于模糊神经网络PID的复合控制策略在许多领域都得到了应用。
例如，在机器人控制、电力系统和过程控制等领域，通过融合模糊控制和神经网络控制技术，可以更好地处理系统的非线性、不确定性和复杂性问题，提高系统的控制性能和鲁棒性。
此外，由于PID控制器在工业控制中应用广泛，复合控制策略可以与传统的控制方法相结合，弥补传统控制方法的不足，提高整体控制系统的性能。
基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法
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神经 网络 算 法 的有 机 结 合 。 通 的模 糊 神 经 网 络 普 ＰＤ参数 自整 定算 法 采 用 的是 一种 近似 的求解 ， Ｉ 即 在Ｂ Ｐ神 经 网 络 加 权 系数 调 整 时 采 用 符 号 函 数 代
收 稿 日期 ：０ ０—１ ２１ １—１ ； 修 订 日期 ：０ １一Ｏ ８ ２１ １—１ 。 ２
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（） ２
图 １ 模 糊 神 经 网 络 Ｐ Ｄ 参 数 自整 定控 制 器 的 结 构 Ｉ
激 活 函数 为 Ｓ型 函数 时 ， 会造 成 由输 出量 过 大而 造
【论文】模糊控制论文参数自整定模糊PID控制器设计
【关键字】论文模糊控制论文—参数自整定模糊PID控制器设计时间2010年6月16日参数自整定模糊PID控制器设计【摘要】在借鉴传统PID控制应用工业现场基础上，引进模糊规则的调用方式。
根据偏差绝对值和偏差变化率绝对值的改变，在线调节PID参数，最后进行MATLAB仿真，经过比较传统PID控制与模糊PID动态性能的差异，验证模糊PID动态性能得到明显的改善。
【关键词】模糊PID、控制器、Matlab仿真（Simulink）传统PID (比例、积分和微分)控制原理简单，使用方便，适应性强，可以广泛应用于各种工业过程控制领域。
但是PID控制器也存在参数调节需要一定过程，最优参数选取比较麻烦的缺点，对一些系统参数会变化的过程，PID控制就无法有效地对系统进行在线控制。
不能满足在系统参数发生变化时PID参数随之发生相应改变的要求，严重的影响了控制效果。
本篇文章介绍了对模糊PID控制性能改善，它不需要被控东西的数学模型，能够在线实时修正参数，使控制器适应被控东西参数的任何变化。
并对其进行仿真验证，结果表明模糊PID 控制使系统的性能得到了明显的改善。
1、传统PID与模糊PID的比较PID控制PID控制器问世至今凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制的主要技术之一。
当被控东西的结构和参数不能完全掌握、得不到精确的数学模型时，采用PID控制技术最为方便。
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心。
它是根据被控过程的特性来确定PID控制器的参数大小。
PID控制原理简单、易于实现、适用面广，但PID控制器的参数整定是一件比较困难的事。
合理的PID参数通常由经验丰富的技术人员在线整定。
在控制东西有很大的时变性和非线性的情况下，一组整定好的PID参数远远不能满足系统的要求。
为此，需要引入一套模糊PID控制算法。
模糊PID控制所谓模糊PID控制器，即利用模糊逻辑算法并根据一定的模糊规则对PID控制的比例、积分、微分系数进行实时优化，以达到较为理想的控制效果。
基于模糊RBF神经网络的智能PID控制_胥良
图2
模糊 ＲBF 神经网络 PID 控制结构图
2． 2
控制器的工作原理 根据图 2 所示的控制器结构图对模糊 PID 控制
方法和网络辨识学习算法进行设计 ， 如图 3 所示。
。
该文针对此问题设计一种控制参数可以在线变 化的智能 PID 控制器。利用神经网络的学习功能和 模糊理论的推理功能进行在线调整， 以达到最佳控 制效果。前者完成辨识学习与在线对 PID 控制参数 进行整定的任务； 后者主要完成对系统的输出误差 和误差变化率进行模糊控制的任务 。
= e（ k ） = ec（ k）
（ 3）
j） = I（ i） （ i = 1 ， 2； j = 1， 2， ．．．， n） 输出 F1 （ i， （ 4） n 为模糊子集个数。 利用高斯函数充当隶属度 第 2 层为模糊化层， 函数， 具体如下： j） = 输入 I2 （ i，
2 [ F1 ( i， j ) － c ij ]
ω ij 是模糊推理层到输出层的权值系数， 输出为 PID 的 3 个参数：
{
{
F4 （ 1 ） = Δk p F4 （ 2 ） = Δk i F4 （ 3 ） = Δk d （ 12 ） （ 13 ） （ 11 ）
即： 设计使用增量式 PID 控制算法， u（ k ） = u（ k － 1 ） + Δu（ k ） Δu（ k） = k p xc（ 1 ） + k i xc（ 2 ） + k d xc（ 3 ） 其中 xc（ 1 ） = e（ k） － e（ k － 1 ） xc（ 2 ） = e（ k）
n2 2
（ 5） （ 6）
b ij 定义为隶属 c ij 定义为隶属度函数的中心值，
（ 7） （ 8）
PID控制器参数模糊自整定研究
PID控制器参数模糊自整定研究PID控制器是一种广泛使用的工业控制系统组件，它可以根据设定值和实际输出值之间的误差来调整控制系统的增益，以实现系统的稳定性和性能优化。
然而，传统的PID控制器参数整定方法通常需要手动调整，这不仅需要丰富的经验，而且也难以保证参数的最优性。
因此，研究PID控制器参数的自动整定方法具有重要意义。
在过去的几十年中，模糊自整定技术成为了一种流行的PID控制器参数自动整定方法。
该技术结合了模糊逻辑和参数辨识，通过不断监测系统的运行状态，以及根据系统性能指标的变化来自动调整PID控制器的参数。
目前，关于PID控制器参数模糊自整定的研究已经取得了一定的进展。
在理论研究方面，研究者们已经提出了一些有代表性的模型和算法，如基于规则的模糊自整定、基于人工神经网络的模糊自整定等。
在实验研究方面，研究者们已经在各种实际应用场景中验证了模糊自整定技术的有效性和优越性，如电机控制、化工过程控制等。
模糊自整定技术的原理是基于模糊逻辑和参数辨识。
通过参数辨识算法来识别控制系统的参数，以确定PID控制器的最佳参数组合。
然后，利用模糊逻辑推理来确定PID控制器的输出，以实现对控制系统的有效控制。
根据系统的性能指标，如超调量、调节时间等，来反馈调节PID控制器的参数，以实现控制效果的优化。
在PID控制器中应用模糊自整定技术时，需要设置一些模糊参数，如输入输出变量的模糊化程度、模糊规则等。
这些参数的选择对控制效果有着重要影响。
因此，在实际应用中，需要根据具体系统和控制要求来合理设置这些参数，以达到最佳的控制效果。
通过分析实际案例，我们发现模糊自整定技术在PID控制器中的应用取得了显著的成果。
例如，在电机控制系统中，模糊自整定技术成功地提高了系统的稳定性和响应速度。
在化工过程控制中，该技术有效降低了系统的误差和超调量，提高了控制精度。
模糊自整定技术在PID控制器参数整定中具有重要意义和应用价值。
通过将模糊逻辑和参数辨识相结合，它可以实现PID控制器参数的自动调整和优化，从而提高控制系统的性能。
模糊PID参数自整定
模糊PID参数自整定PID控制器是最常用和常见的控制器之一，它可以用于自动控制各种系统。
PID控制器的参数调整对于系统的稳定性和性能至关重要。
传统的PID参数调整方法通常是基于数学模型进行的，然而，对于一些非线性或者不确定系统，数学模型的精确建立可能是困难的，甚至是不可能的。
因此，模糊PID参数自整定方法应运而生。
首先，模糊PID参数自整定方法需要建立一个模糊推理系统。
该模糊推理系统由模糊化、模糊规则库、模糊规则推理和解模糊化四个部分组成。
模糊化将系统的输入和输出转化为模糊集合，模糊规则库包含了一系列IF-THEN规则，用于描述输入和输出之间的关系。
模糊规则推理根据输入的模糊集合和模糊规则库进行推理，得到模糊输出。
解模糊化将模糊输出转化为实际的控制量。
然后，在模糊推理系统中，根据实际系统的特点，选择适当的输入和输出变量。
输入变量可以选择误差（error）、误差变化率（error change）和积分误差（integral error），输出变量可以选择PID参数的调整量。
接下来，需要定义模糊规则库。
模糊规则库是根据经验和专家知识定义的，可以包含多种规则。
例如，根据误差和误差变化率的值来决定PID参数的调整方向和幅度。
然后，进行模糊规则推理。
模糊规则推理使用模糊逻辑和模糊规则库中的规则进行推理，得到模糊输出。
模糊逻辑可以是“AND”，“OR”等，并且可以根据实际情况进行调整。
最后，进行解模糊化。
解模糊化将模糊输出转化为实际的控制量。
解模糊化可以使用常用的方法，例如加权平均法或者最大隶属度法。
总结来说，模糊PID参数自整定方法可以在没有精确模型的情况下，根据系统的实际情况进行参数调整。
通过建立模糊推理系统并进行模糊规则推理和解模糊化，可以得到适合系统的PID参数。
这样可以提高系统的稳定性和性能，并且减少了精确模型建立的困难和复杂性。
文献参考：1. Astrom, K., & Hagglund, T. (1995). PID controllers: Theory, design, and tuning. Instrument Society of America.2. Hyland, D., & Persis, C. D. (2001). A fuzzy control based approach to proportional-integral-derivative controller tuning. Automatica, 37(2), 183-195.。
基于模糊神经网络的参数自整定PID控制系统设计
仅保 持 了 常 规 Ｐ Ｄ 控 制 系 统 原 理 简 单 、 用 方 便 、 Ｉ 使 鲁棒 性 强等优 点 ， 且 具 有 更 大 的灵 活性 、 而 适应 性 、 控制 精 度更 好 ， 目前 较 为 先 进 的一 种 控 制 系 统 。 是 同时运 用 Ｒ Ｆ径 向 基 神经 网络 作 为 辨 识 器 对 被 控 Ｂ 对象 进 行精确 建模 ， 控制 器 对 高 阶被 控 对 象 具 有 使 更强 的 自适应 能 力 ， 为模 糊 神 经参 数 自整 定 Ｐ Ｄ 控 Ｉ 制 器实 现最优 控 制提供 了有力保 证 。
１ １ 模 糊 规则前 件 网络 ．
～
（ ） 表示 规 则 的前 件 部 分 ， 表 示 网 络 中 （ Ｅ层 ｋ Ａ）
层到 （ ） 的连 接 权 值 ， Ｂ层 即清 晰 量转 化 为模 糊 量 的
量化 因 子 （ 为 模 糊 分 割 数 与 论 域 的 比值 ） ｋ 。
向量 ｂ， ｉ Ｃ 分别 表 示 （ 层 神 经 元 高 斯 函数 的宽 度 Ｃ） 的倒 数 和 中心值 。规 则 的前件 部分 的输 入输 出影 射
文 章 编 号 ： ０ ７９ ３ （ ０ ６ ０ ２ ８０ １ ０ － ４ ２ ２ ０ ） ３０ ９ －４
基于模糊神 经网络 的参数 自整定 Ｐ Ｄ控制 系统设计 Ｉ
刘 文 军 ， 昱 光 牛
（ 原 理 工 大 学 信 息工 程 学 院 ， 西 太 原 ０ ０ ２ ） 太 山 ３０ ４
（ — ｉ ｊｎ ｌ １ ｓ ａ ｃｒ Ｅ ｍａｌ ｕ ｗｌ１ ＠ ｉ ．ｏｌ ） ｎ ｌ 通 讯联 系 人 ： 牛昱 光 。 士生 导 师 ， 教 授 ，Ｔｅ） ３ ｌ ８ ９ ７ ７ 硕 副 （ １０ ５ ９ ２４
基于模糊推理的自整定PID控制器
. （ .， （0） . / -） "! " ! （. ( !） （ 1 / 0， " & % " ’$# .） （2） #! , （1 / 3 ( !） （4） " ’ % " )$ ! " % ! &$ 而调整因子 ! 的在线调整规律是由一个模糊推 理生成的， 其运算式如下： （ * ）% ! （ * + .）( ", （ *） ! （ *） （ 1， .） ! ! （5） 用于调整 ! （ *） 的变化 式中， " 是一正的调整系数， 速度， 在开始时取! （1） 而, （ *） 是模糊变量 6 .， 的非模糊化处理的表达方式， 模糊变量 - 是按照 与输入偏差值 # 及偏差变化率 #$ 的模糊量化值 . 及 ./ 之间的 &( 7 89:; 推理关系获得， 即： &( . <=> ./ 89:; 通过设置不同的 ()**+ $<%%?= @ 就可以得到 所希望的、 不同形状的! （ *） 曲线。为了得到最佳 的系统控制性能， 我们要求系统的控制参数按照
［-］ 如下： ,）()**+ 自调整算式
超不太大， 即可保持 ! 一个较小值使系统尽快稳 恢复调整初始 定。% 而在系统进入稳定状态时， 时的 "&’ 参数。 如果定义 . 和 ./ 的模糊集为｛01 ， 02， ， 03 ， 1， 43 ， 42 ， 41 ｝ . 和 ./ 的论域为｛7 0， 7 7 -， 7 C， 7 ,， 7 .， 1， D .， D ,， D C， D -， D 3， D 3， ， ， 则基于上 0｝ - 的论域为｛7 ,， 7 .， 1， D .， D ,｝ （ *） 面规则的一个 ()**+ $<%%?= @ 方式见表 .， , 的在线自调整即为简单的查表。
基于模糊神经网络的PID控制器设计研究
基于模糊神经网络的PID控制器设计研究在自动控制领域中，PID控制器是应用最广泛的一种控制器，也是控制理论中的基础知识。
PID控制器的优点是简单易用，但是在某些复杂控制系统中，仅仅利用PID控制器进行控制却难以达到较好的控制效果。
由此，设计一套基于模糊神经网络的PID控制器成为了必要的措施。
一、模糊神经网络模糊神经网络“Fuzzy Neural Network”是一种结合了模糊逻辑和神经网络的控制器。
模糊神经网络继承了模糊控制和神经网络的优点，而且还具有简单、直观、适应能力强等优点。
它可以用于解决模糊、不确定性较大的控制问题，因此，被广泛应用于某些环境及时间难以确定的系统，可实现自动控制、诊断、监测等多种功能。
二、PID控制器常见的PID控制器是由比例控制器、积分控制器和微分控制器组成，称为PID控制器。
比例控制器将当前偏差放大后与设定值进行比较，输出控制信号；积分控制器对过去一段时间内的偏差进行积分，用于消除稳态误差；微分控制器则对偏差变化率进行处理，用于快速响应于设定值的变化，并防止超调现象的产生。
三、模糊PID控制器在某些非线性、耦合、时变的系统中，常规PID控制器容易出现“齐次问题”，导致控制效果不佳。
而模糊PID控制器则能够有效的应对这些问题。
模糊PID控制器的核心是模糊化，通过将控制问题中的模糊变量（如偏差、偏差变化率等）映射为隶属函数，降低了控制误差，提高了控制效能。
而神经网络则具有强大的非线性拟合能力，能够处理噪声和非线性问题，完善了模糊PID控制器的输入和输出。
模糊PID控制器的主要设计步骤：（1）模糊化：将输入与输出变量进行模糊化，即将实际控制量按照一定规则进行量化，转化为模糊化的“模糊量”。
（2）知识库：将PID控制器中的三种控制模式（比例、积分、微分）映射为不同的规则模式，构建基于控制规则的知识库。
（3）模糊推理：通过将控制规则进行模糊化处理，实现对控制对象进行控制。
（4）去模糊：将模糊化后的输出信号恢复为实际输出信号，并输出到控制对象中进行控制。
基于模糊自适应的连续整定PID舵机控制器
第40卷第4期探测与控制学报V。
）40N。
.4 2018年8月JournalofDetection&Control Aug.2018基于模糊自适应的连续整定P I D舵机控制器张展华，桂延宁，周彬，王发林(机电动态控制重点实验室，陕西西安710065)@要：针对现有的二维弹道修正弹电动舵机系统响应速度慢、适应能力差等缺点，提出了基于模糊自适应的连续整定P ID舵机控制器。
该控制器在模糊自适应控制的基础上，通过对模糊控制曲面的3次曲面拟合得到连续的控制函数，并以此控制函数连续的调解整定H D参数，输出对应连续变化的控制信号，调节舵机的转角进而控制弹道偏向。
通过M atlab仿真证明，基于模糊自适应的连续整定P ID舵机控制器与现有的模糊自适应P ID及经典P ID舵机控制器相比，具有更好的动态响应和适应能力，且其计算量相对于连续论域的模糊自适应P ID控制器来讲更少，更适合在高实时性要求的二维弹道修正弹上应用。
关键词：弹道修正弹；电动舵机控制器（莫糊自适应（三次曲面拟合；连续整定PID中图分类号：T J410.2文献标志码：A文章编号：1008-1194(2018)04-0073-07Electromechanical Actuator Continuous Setting PIDController Based on Fuzzy Adaptive ControlZHANGZhanhua, GUIYanning, ZHOUBin, WANGFalin(Science and Technology i Electr'mechanicat Dynamic C'ntrot Laboratory,Xian710065? China)A b stract：Aiming at the problem that the electromechanical actuators using traditiontcorrection projectile is often accompanied with low response time and bad self-adaptation,a continu troller based on fuzzy adaptive control was presented.This controller used cubic surface to fit ol the luzzy adaptive control and took the lunction ol the cubic surface as control lunction rameters,then put the continuous control signal to steer the electromechanical actuator,finally ch the trajectory correction projectile.TheMatlab simulation result showed the continuous setting PID controller based onfuzzy adaptive control could visibly improve the dynamic response and enhance the adaptabil with the PID controller and fuzzy adaptive PID controller.Besides,the computation complexi PID controller based on fuzzy adaptive control was lower than fuzzy adaptive PID controller used on the trajectory correction projectile which required high real-time task.K e y w o r d s:trajectory correction projectiles;electromechanical actuator controller；fuzzy adaptive control；cubicsurface fitting；continuous setting PID0引言在二维弹道修正弹的修正系统中，电动舵机作 为修正执行机构是整个系统中不可或缺的一部分，电动舵机的响应速度和稳态精度等指标会直接影响 二维弹道修正弹的修正能力，因此电动舵机控制器 的设计至关重要。
基于神经网络的PID控制器参数整定方法
（19）中华人民共和国国家知识产权局
（12）发明专利申请
（10）申请公布号
CN109459927A
（43）申请公布日 2019.03.12（21）申请号CN201910038863.0
（22）申请日2019.01.16
（71）申请人中国科学院光电技术研究所
地址610209 四川省成都市双流350信箱
（72）发明人胡钦涛;段倩文;何秋农;毛耀;周国忠;周翕
（74）专利代理机构
代理人
（51）Int.CI
权利要求说明书说明书幅图
（54）发明名称
基于神经网络的PID控制器参数整定方法
（57）摘要
本发明提供了一种基于神经网络的PID控
制器参数整定方法，旨在解决现有PID参数整定
方法使用复杂，以及大量工程实践需要工程师手
工整定的问题。
本发明包括以下步骤：步骤1、
采集训练样本；步骤2、搭建卷积神经网络学习
框架；步骤3、利用神经网络对训练样本进行训
练；步骤4、得到训练模型；本发明的有益技术
效果在于：相对于人工整定PID参数，节约了大
量时间和精力，相对于现阶段的整定软件，能够
快速的根据频率响应伯德图整定出良好的PID参
数。
法律状态
法律状态公告日法律状态信息法律状态
2019-03-12公开公开
2019-03-12公开公开
2019-04-05实质审查的生效实质审查的生效
权利要求说明书
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说明书
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基于参数模糊自整定的PID控制器(精)
84 |电气时代 2005年第4期EA 应用与方案工业控制k i =k i '+{ei , eci }i k d =k d '+{ei , eci }d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。
用在线整定的PID参数 k p , k i 和 k d 就可以根据下列PID控制算法的离散差分公式计算出控制量 u :位置式 u k =k p E k +k i E k +k d (E k -E k-1增量式Δ u k =k p (E k -E k-1+ k i E k +K d (E k -2E k-1+E k-2 根据系统在受控过程中对应不同的|e |和|ec |, 将 PID参数的整定原则归纳如下 :1当|e |较大时, 取较大的 k P 与较小的 k d , 使系统具有较好的跟踪性能, 同时为避免出现较大的超调, 应对积分作用加以限制, 通常取k i =0。
2当|e |处于中等大小时, 为使系统响应超调较小, k P应取较小些。
该情况下, k d 的取值对系统响应影响较大, k i 的取值要适当。
3当|e |较小时, 为使系统具有较好的稳定性, k p 与k i 均应取大些, 同时为避免系统在设定值附近出现振荡, k d 值的选择根据|ec |值较大时, k d 取较小值, 通常 k d 为中等大小。
控制器的设计及仿真试验 (1要求设被控对象为三阶系统采样时间为4ms, 分别采用参数模糊自整定PID控制和常规PID控制进行阶跃响应, 在第250个采样时刻控制器输出加1.0的干扰, 比较仿真结果。
(2模糊控制器设计输入为偏差 e 和偏差变化率 ec , 输出变量为PID的三个参在工业生产过程中, 许多被控对象随着负荷变化或干扰因素的影响, 其对象的特性参数或结构发生改变。
自适应控制运用现代控制理论在线辨识对象特征参数, 实时改变其控制策略, 使控制系统品质指标保持在最佳范围内, 但其控制效果的好坏取决于辨识模型的精确度, 这对于复杂系统是非常困难的。
基于模糊算法的PID参数自整定方法研究
基于模糊算法的PID参数自整定方法研究摘要：常规PID算法在复杂多变工况下易受外界干扰，严重时可导致系统发散，现针对这一弱点和不足，研究了基于模糊算法的PID自整定方法，然后通过MATLAB建立仿真模型并在此基础上做出仿真研究。
研究结果表明，相比于常规PID控制算法，该控制算法以其快速响应性、准确跟踪性和良好的自适应能力，在复杂工况中更具优势。
关键词：PID；模糊算法；参数自整定0引言在工业过程控制中，由于精确的数学模型难以建立，系统参数经常发生变化，导致运用控制理论分析综合需要付出极大的代价，而且难以得到预期的控制效果。
PID控制器自20世纪30年代末出现以来，由于结构简单、参数易于调节，在工业控制领域得到了极大的发展以及广泛的应用［1］。
1模糊PID参数的自整定控制法1.1PID控制原理PID控制器是利用系统误差的比例、积分和微分三个环节的不同组合方式来计算控制量。
常规的PID控制算法为：其中，KP、KI和KD分别为PID数字算法中的比例系数、积分系数和微分系数，它们影响着系统的一系列关于稳定性和超调量等的效果体现，具体表现为：（1）增大比例系数KP可以提高系统响应速度，减少稳态误差，但会降低系统稳定性。
（2）积分系数KI是专门去除系统稳态误差的。
该积分系数越大，去除稳态误差的速度就越快，但是如果过大的话，也会导致响应开始时积分饱和并造成严重超调的后果；而如果该积分系数太小，那么静差消除就会比较困难，从而影响系统调节精度的保证。
（3）微分系数KD用于提供系统的动态特性以阻止偏差的出现与变化，能提前对偏差可能的变化进行预报并给出提前制动的减速信号。
该微分系数增大能减少超调，增加系统稳定性，但如果过大也会导致调节时间过长，从而降低系统在抗干扰方面的功能；如果KD过小，则微分作用不明显［2］。
1.2模糊PID参数自整定算法1.2.1模糊自整定PID控制原理常规PID控制器算法简单、可靠性高、稳定性好，对于线性定常系统的控制，尤其是被控对象目标参数不变的系统往往都可以获得很好的结果。
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第 ４期
郑晋平： 基于模糊神经网络的参数 自整定 Ｐ Ｉ Ｄ控制 器
对应 的阈值 迭代算法 如下 ： （ Ｗｂ ｌ 和
２ ０ １ ５ 年 第４ 期
文章编号 ： １ ６ ７ ４ — ４ ５ ７ ８ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ４ ． ０ ０ ６ ２ ． ０ ３
山西 电子技 术
网络 技 术
基 于模 糊神 经 网络 的参 数 自整 定 Ｐ Ｉ Ｄ控 制 器
郑 晋 平
（ 太原 理工 大学 信 息工程 学院 ， 山西 太原 ０ ３ ０ ０ ２ ４ ）
１ ）模 糊 规 则 前 件 网 络
与 ３个 连 接权 值对 应 的 三个 阈值 ， 分 别为
、 和
假设 代表输入 向量 ： ＝［ 。 ２ ］ 并且 。 代表偏差 ， 其
中论域 的范 围是 一３— ３ ， ２的论 域的范围是 一１ ． ５—１ ． ５ 。其
Ｗｂ ｄ 。０是值为 ０ ． ８的递归 系数 。
可得 ：
，
（ ３ ）
１ 模糊神 经 参数 自整定 Ｐ Ｉ Ｄ 控制 器模型
因为 Ｍａ ｍ ｄ ａ ｎ ｉ 模型与人们的表达及 思维习惯 相一致 ， 并
在经 过取 大运算之后 ， 输 出控 制是所有 规则 中最 强的一
条。剩余 的 ４ ８条不进行 当下 时刻 的控制 。这种 近似的处理 既可以在很大程度上减少运算 量 ， 也不会 影响控 制 的精 度 ，
出量 。本文实现了收 敛速 度 的提高 ， 也 通过 Ｇ层 的神经 元
接收延时输 出信号攻克 了多层 网络 的普遍 收敛速度 慢 的不
足 。得 到 后 件 网络 输 出 ： （ ｋ ）＝
（ Ａ） （ Ｂ） （ ｃ） （ Ｄ） （ Ｅ） （ Ｆ） （ Ｇ）
图 １ 模糊神经网络 自适应 Ｐ Ｉ Ｄ控 制器模型
（ Ｊ ）Ｘ ∞ ｆ ＋Ｗ 如 ＋０ × （ ｋ一１ ）． （ ）× ＋ ＋０ ×ｋ ｉ （ ｋ一１ ）． （ ）Ｘ ∞ ＋Ｗ ｂ ｄ ＋０× ｋ ｄ （ Ｊ ｝ 一 １ ）．
（ ４ ） （ ５ ） （ ６ ）
ｋ ｉ （ ｋ ）： ｋ ｄ （ ｋ ）＝
之间 的关系 ：
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ５— ０ ６— ２ ５
整， 达到其变化对控制参数的不同要求。
２ 模 糊神 经 Ｐ Ｉ Ｄ控 制器 （ 自适 应 ） 的 学 习算 法
在本文 中所设计 的网络控 制器 Ｆ Ｎ Ｎ Ｃ是模糊 神经 的网
作者 简介 ： 郑晋平（ １ ９ ６ ３ 一） ， 女， 山西阳泉人 ， 副 高， 硕 士研 究生。
中语言变量值 （ ） ： ｒ （ ｘ ）＝｛ Ａ ， ， …， Ａ ｝ ， ｉ ＝１ ， ２ ， 其 中
（ ． 『 ＝ １ ， ２ ， …， ７ ） 关于 第， 个变 量值 ， 论域上 的模糊集 合 ，
分别代表 了负的大中小 与正的大 中小和零 。 ｛ （ ） （ ｉ ＝１ ， ２ ＝１ ， ２ ， …， ７ ） 是其 所对应 的高 斯 函数 。在上 图 １中的 Ａ
（ …ｐ ［ ＿
和输入量能够求 出规则强度 ： Ｌ ＝ Biblioteka （ １ ） ＾ ； （ ２ ）．
】 ．
（ １ ）
（ ２ ）
本文运用 了模糊化方法 ， 通过 单点模糊 集合 ， 通过 Ｄ层
和灵活性等方面有更大 的优势 。这种 控制 系统 就 目前而 言
也是十分先进的控制系统 。在本文 中通 过对 Ｒ Ｂ Ｆ径 向基 神
在上式 中： ｍ， ｎ ＝１ ， ２ ， …， ７ ； ＝１ ， ２ ， …， ４ ９ 。
经网络的合理利用 ， 以此 为辨识器进而对控制系统 中的被 控 对象进 行了精准的建模 ， 进而让整个 Ｐ Ｉ Ｄ的控制在很大程度 上有了实质上的提高 。
Ｅ层将值进 行 了取 大 。所 以这 ４ ９条 控 制规 则 的结 果
在控制系统 中， Ｐ Ｉ Ｄ参数 自整定 为使控制器 的被控 对象
拥有 良好的动态和静态性能 ， 通过 找出 Ｐ Ｉ Ｄ的三个可调参数
、 、 ，
找到与 ｅ 、 ｅ ｃ 之间关 系 ， 通过 之后 的不断监 测和调
层至 Ｅ层代表 规则 前件 部分 ， Ｋ ｍ 代表 Ａ， Ｂ两层 的连 接权 值， 即量 化 因子 ， 向量 ａ 为 中心值 、 是宽度 。输 入和输 出
Ｐ Ｉ Ｄ控 制 器 的 增 量 ：
△ （ ｋ ）：如（ ｅ ｒ ， ． ｏ ｒ （ ｋ ）一ｅ ｒ ， ＿ ０ ｒ （ ｋ一１ ） ） ＋ｋ ｉ ｅ ￣ ｏ ｒ （ ｋ ）＋ ｋ ｄ （ ｅ ￣ ｏ ｒ （ ｋ ）一 ２ ｅ ￣ ｏ ｒ （ ｋ一１ ）＋ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ （ ｋ一 ２ ） ）． （ ７ ）
摘 要： 设计 自适应 Ｐ Ｉ Ｄ控 制器 ， 运用 多层 网络构建 ， 利 用网络 自学能力优化 并提 取其 模糊控 制规则 ， 并优化 控制 器函数 ， 依据模糊推理方法于不 同时刻在 线 自整定（ Ｐ Ｉ Ｄ） 参数 ， 该仿真 实验证 明此 系统拥有 良好的控制性能。 关键词 ： ｋ ｇ 糊神经 ；自适应 Ｐ Ｉ Ｄ；建模 ；仿 真
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ １ ８ ３ 文 献 标识 码 ： Ａ
本 文是基 于模糊神经 网络而设计 的 Ｐ Ｉ Ｄ控制 系统 ， 它有
很 强的 自适应性 ， 而且可 以在控制 中提取模 糊规 则 ， 并 达到 其三个 参数 比例积分微分 的 自整定 。它既有 常用 Ｐ Ｉ Ｄ控制
所含有的优点 ， 如： 原理规范 简洁 ， 实用方 便等 ， 同时 在精度
提高收敛速度。
且易于专业知识 的表达 ， 所以依据文献 ［ ２ ］ 本 文对控制 系统
设计 时选用 了此模型 。Ｐ Ｉ Ｄ控制器 的模型如 图 １ 。
２ ）模糊规则后件 网络 整个规则的后件部分 是 由网络 Ｆ和 Ｇ两 层表 示 的。Ｆ
层的 目的是实现清晰化 ， 阈值 与调整权值 是结论 ， 能 得 出输