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基于忆阻神经网络PID控制器设计

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资料介绍

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网络等应用中具有独特优势.智能PID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PID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值更新机制,提出了忆阻单神经元和神经网络PID控制器模型.在理论推导的基础上,进行了编程仿真和Simulink建模.实验结果验证了提出方案的有效性.该方案可望进一步推动智能PID控制器的发展,促进神经网络PID控制器的硬件实现.

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第36卷第12期

计

算

机

学

报

CHINESE JOURNALOF COMPUTERS

v01．36 No．12

Dec．2013

2013年12月

基于忆阻神经网络PID控制器设计

王

夏思为" 段书凯”

丽丹”

胡小方2’

，(西南大学物理科学与技术学院电子信息工程学院重庆400715)

999077)

2’(香港城市大学机械与生物医药工程系香港

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

网络等应用中具有独特优势．智能PID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PID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值更新机制，提出了忆阻单神经

元和神经网络PID控制器模型．在理论推导的基础上，进行了编程仿真和Simulink建模．实验结果验证了提出方案

的有效性．该方案可望进一步推动智能PID控制器的发展，促进神经网络PID控制器的硬件实现．

关键词忆阻器；单神经元PID控制器；神经网络PID控制器；MATLAB仿真；智能控制

中图法分类号TPl83

DOI号 10．3724／SP．J．1016．2013．02577

Neural Network PIDCOntrOUer

of MemristiVe

Design

XIASi—Weil’ DUAN Shu．Kail’ WANGLi—Danl’ HU

Xiao—Fan92’

400715)

1’(Sc^ooz

n打d

o，EZecf，-onif

J竹，br，，l口fio以王hginP￡，i竹g，So”f^删st Lkiwrsi￡y，C^ong口i以g

Biomedfc口Z

999077)

Ekgi斗ee—ng，Ci￡y Uhiwrsf桫D，Ho，lg Ko以g，Hong KD行g

2’(Dep口疗优跏￡o，Mec^nnic口Z口nd

Abstract

Memristor is

on the

novel kind of electronic device whose resistance can

continuously

the

or flux

it，

passing through

and has

unique adVantages

The _inteUigentPIDcontroUers

and artificial neural networks．

change depending

charge

of nonvolatile

memory

applications

an essential role in modern control field． Based on the

play

and neural network PIDcontroller，this

of conventional

neuron

study

single

to the memristive

paper presents

approach

forward model of the memristive

single

weight updating

which is similar to the

and

biologic synapse，

puts

neuron and neural network controllers．

the

simula—

stipulating theory，the program

According ^to

tion andSimulink

have been

results

the effective—

verify

already

modeling

provided． Experimental

be beneficial for the the modern _intelligentPID

development ^of

ness of

scheme．

would

proposed

controUer and

the hardware realization of the neural network PID controller．

promote

expect

neuronal PID

network PID

controller；MATLAB

controller；neural

Ke”ords

memristor；single

control

simulation；intelligent

收稿日期：2012—12一04；最终修改稿收到日期：2013一04—24．本课题得到国家自然科学基金(60972155，61101233，60974020)、中央高校基本

科研业务费专项资金(xDJK201zA007)、重庆市高等学校青年骨干教师资助计划(渝教人[2011]65号)、重庆市高等学校优秀人才支持

计划(渝教人[2011]65号)、教育部“春晖计划”科研项目(z2011148)、留学人员科技活动项目择优资助经费(国家级优秀类，渝人社办

[2012]186号，102060一20600601)资助．夏思为，男，1988年生，硕士研究生，主要研究方向包括忆阻器及忆阻系统、自旋忆阻器、智能信息

处理和人工神经网络．E_mail=．com．段书凯(通信作者)，男，1973年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域包括

智能信息处理、人工神经网络、混沌、非线性电路理论及应用、忆阻器与忆阻系统．E—mail：duansk@swu．edu．cn．王丽丹，女，1976年生，

博士，副教授，主要研究方向包括非线性系统与混沌电路、人工神经网络与FPGA技术、忆阻器及忆阻系统．胡小方，女，1984年生，博士

研究生，主要研究方向包括忆阻器与忆阻系统、智能信息处理和智能控制．

万方数据

2578

2013年

计

算

机

学

报

度，提高系统调节精度，K，越大，响应速度越快，调

节精度越高，但过大将产生超调，甚至导致系统不稳

定．K。的作用在于消除系统稳态误差，K。越大，静

引

言

1971年，Chua[1]基于电路理论的完备性，提出了

忆阻器的概念，指出它具有不同于电阻、电容和电感

的独特性能，称之为第4种基本电路元件．2008年，

惠普实验室的研究人员宣布他们实现了忆阻器的电

子器件，并公布了其物理结构，验证了忆阻器的存

在[2_3]，立即引起了人们对忆阻器的极大兴趣．忆阻

器是一种新型的非线性两端电路元件，其天然的记

忆功能、连续输入输出特性和纳米级尺寸有望改善

整个电子电路理论和应用．研究者们对忆阻器的数

学理论[4]和器件模型等[5-6]进行日益深入的研究，在

基于忆阻器的存储系统[7_9]、神经网络[10]、电子电路

设计等方面取得了重大的进展．

差消除越快，但过大会产生积分饱和而引起较大的

超调．KD影响系统的动态特性，KD越大，越能抑制

偏差变化，但过大会延长调节时间，降低抗干扰

能力．

图1 PID控制器系统原理框图

连续型PID控制器的标准输出形式为

(1)

”(￡)=KPe(￡)+KI

P(￡)d￡+KD坐掣

u‘

离散型PID控制器的标准输出形式为

现代的工业控制系统中，应用最广泛的调节器

控制规律为比例、积分、微分控制，即PID控制[11|，

其主要适用于线性时不变系统．控制器以输出反馈

与预设定值之差作为输入，使被控对象输出最终趋

向设定值．PID控制器结构简单、稳定性好、工作可

靠，但其参数不易调节[1引，一旦确定，就不能再改

变，且不能有效控制复杂系统．研究者将智能控制方

法与PID相融合，提出了智能PID控制器，其中神

经网络PID，利用其任意非线性映射[133和网络学

习[14]能力，不仅使系统具有较强的鲁棒性，而且也

能对复杂时变系统跟踪控制．然而，因其系统复杂，

不易大规模集成实现，进一步的发展受到了限制．也

有研究者将忆阻器与PID结合[15|，但只是从理论上

推导了忆阻PID(M—PID)的相关公式，用正弦和脉

乱(愚)一KPP(忌)+KI乏：P(志)+KD[P(忌)一e(七一1)]

(2)

式中，乱(忌)为第志次采样时控制器的输出；愚为采

样序号，愚一0，1，；P(点)为第志次采样时的偏差

值；e(是一1)为第(愚一1)次采样时的偏差值．为了便

于编程，常采用增量式的输出形式：

△“(忌)一KP(P(忌)一P(忌一1))+Kl已(五)+

(3)

KD(P(是)一2P(点一1)+P(矗一2))

2．2单神经元PID控制器

单神经元PID控制器是单神经元与传统PID

相结合而产生的一种智能控制方法，单神经元具有

自适应、自学习、并行处理及较强的容错能力，而且

结构简单易于计算，可以在一定程度上解决传统

PID不易在线实时调整和对复杂慢时变系统不能有

效控制的缺点．单神经元自适应PID控制器如图2

所示．

冲信号作为输入，简单地研究了控制器的动态输出．

本文则在深入研究忆阻器特性、单神经元和神经网

络PID控制的工作机制基础上，将忆阻器运用于神

经网络PID控制器，探讨智能PID控制器的新方

法．提出的忆阻PID(M—PID)控制器不仅能应用于

复杂的时变系统，而且对被控对象数学模型难确定

的系统也可以进行有效控制，使其在实际工业控制

领域拥有广泛的应用前景．

图2单神经兀自适应PID控制器结构图

神经元输出为

2神经网络PID控制器

』“(愚)一乱(忌一1)+△乱(¨

f4)

一7

2．1

PID控制器

I△M(惫)一是(训：z1+硼；z2+硼；z3)

其中，志为神经元的比例系数；叫。、z；、“分别为权系

数、神经元输入和输出；y。。。为系统输出．采用Hebb

学习规则，神经元权值更新表达式为

PID控制器结构如图1所示，其中“(￡)为PID

的输出，e(￡)为误差信号，KP、K。、KD分别为比例、

积分、微分系数，K，的作用在于加快系统的响应速

万方数据

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