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一种基于神经网络算法的非线性PID控制器

更新时间：2019-12-30 11:07:08 大小：344K 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：神经网络算法 pid控制器 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

针对非线性、不确定时滞对象,提出一种基于神经网络算法的非线性PID控制器.该控制器将传统PID的比例、积分和微分参数分别构造成关于误差信号的非线性函数,并将非线性比例运算单元、非线性积分运算单元和非线性微分运算单元分别作为隐层神经元的激励函数,从而构造将PID控制与神经网络控制融为一体的智能控制器.研究结果表明:采用此智能控制器有效解决了传统PID难以控制非线性对象的问题以及传统神经网络控制器隐层神经元节点数难以确定的问题,仿真结果验证了该智能控制器的有效性.

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第41卷第5期

2010年lO月

V01．4l

NO．5

中南大学学 (自然科学版)

Journal of Central South

Oct．20lO

and

University(Science

Technology)

一种基于神网算法的非性PID控制器

李桂梅1，曾酷昭2

(1．湖南商学院算机与子工程学院，湖南沙，410205；

2．沙理工大学气与信息工程学院，湖南沙，410076)

摘要：

非

性、不确定

滞

象，提出。种基于神

网

算法的非性PID控制器。控制器将

分运算

控制融一体的智能

以及网控

PID

的比例、分和微分参数分构造成关于差信号的非性函数，并将非性比例运算元、非

元和非性微分运算元分元的激励函数，从而构造将PID控制与神

控制器。研究果表明：采用此智能控制器有效解决了 PID 以控制非象的

智能控制器的有效性。

性

作

神

网

性

神

制器

关

神

元

网

点数以确定的

，仿真

果

了

：神

：PID控制器：非性控制

中

分号：TPl83

文献

志

：A

文章号：1672-7207(2010)05-1865-06

network

nonlinear PID controller based on neural

algorithm

Zhe．zha02

Gui．meil，ZENG

and Electronic

(1．College ofComputer

Engineering，Hunan University ofCommerce，Changsha 410205，China；

and

Technology,

ofElectrical and Information

Science

2．College

Engineering，Changsha University

Changsha ¹0076，China)

at nonlinear and uncertain

nonlinear PID controller based

neural network

time· delay objects，a

nonlinear and nonlinear differential

proportional，nonlinear integral

Abstract：Aiming

was

controller used

algorithm

functions

proposed．The

error

and differential

of traditional PID

parameters

used

signal

controller,and

and nonlinear differential unit as

unit

proportional，integral

unit，nonlinear

nonlinear

proportional operation

integral operation

operation

excitation functions of hidden

consists of PID controller and neural network controller．The results

neurons，which

layer

the

and the

of number

problem

show that the

controller

solves

control

ofnonlinear

problem

intelligent

effectively

object

of neurons of hidden

and it is difficult for the traditional PID controller to solve and determine．Simulation results

layer

show the effectiveness ofthe

controller．

intelligent

network；PID controller；nonlinear

Key ^{words：neural}

control

随着系

增多，

复

程度的提高和象不确定性因素的

【1～91。目前，由多种方式合成的非性PID控制器

的PID控制已不再适用，而非性PID

主要有模糊系 10l、人工神

网

㈨以及基于

式

性

控制能真反映控制量与偏差信号之的非性，在

一定程度上克服了性PID控制的缺陷。近10年来，

国内外多研究者将非性特性引入PID控制器的

的非性函数定‘卜7，9，12-131等。从原理上，非

特性的引入可以控制

程

来

多益，如

被

控

象的非性、改善控制性能、提高控制系

的

收稿日期：2010-01-03；修回日期：2010-04-15

基金目：湖南省科技

划

目(2010GK3035，2009GK3186)：湖南省教育重点目(08A006)．沙市科技

划

目(K0904040— 11)

通信作者：李棒梅(1965-)，女，湖南源人，副教授，从事智能信息理及智能系

研究；

：0731．88689238；E-mail：liggmm@126．com

万方数据

1866

第4l卷

，K 小；当le(t)l 小

中南大学学 (自然科学版)

棒性等，控制器的

提供新的自南度，但在理

差，因而，要求当le(t)l

大

与戍用研究中

、使用方便的非性PID控制器具有重要的理

用价。基于式的非性函数定方

法是使常 PID控制器的比例增益系数％、分增益

复

【9】。在种情况下，研究一种

，K 大，其物理意明确，可由 1构造K关于

差P(幻的

非

性函数

：

意

和

(2)

Ki(已(f))=w2[1一e2(f)】

系数K和微分增益系数局成偏差信号P(f)的非

函数，即％(已(0)，K(口(O)和确(e(f))，然后，以

性

且e(t)∈【-1，1] ，Ki(P(f))∈【0，W2]。同理，系数w2

不是凭定，而是通

的系数，从而构造的非性函数

神

网

在

来

个函数来代替常 PID控制器的3个增益系数。尽管

以偏差信号作生成非性函数K(P(力)，K(P(f))和

确定，因而是

K(P(力)也是

的非性函数。

局(e(力)的依据，但生成程究竟符合什么

的

律并

里要特指出的是：当出

系数耽的自适整可有效避免

(3)鼠的作用是增加系阻尼，

校正、达到提高系定性的目的，因而要求超 (g(f)

<O)越多，鼠越大；欠 (P(f)<O)越多

附近(已(幻≈ O) ，局介于超和欠

。因此，可南 l构造关于差P(f)的

性函数

分

和情况，通

没有同定的公式可利用，正是建立非性PID控制

器模型的关。要得到非性函数％(P(力)，墨(F(力)和

分和的情况。

系

起到提前

(P(f))的准确解析式很复，在此，本文作者通

析常 PID参数随系化的理想

出比例、分和微分增益参数关于

惟函数，从而得非性PID的可用

分

渡

程

差

化

，

越小；

的之

非

关系【l 41，分

在

定

差的

非

模型。

Kd(“z”=w3[1一已O)+0．5e20)】

(3)

1非性PID控制器模型

且e(t)∈卜1，1】，Kd(P(f))∈【O．5w3，2．5w3】。同理，系

数W，不是凭

定，而是通

神网存

来确定，因而是

的系数，构造的非性函数

，K和局3个参数随差已(力化的关系曲

如

1所示‘1

凰(P(力)也是

从形式上看，式(1)一3)都是关于差信号e(￡)的二

次函数，但是，由于系数W。，W2和W，都是系数，

因此，由式(1)√3)构造的非性函数具有高度非性，

的非性函数。

41，些曲揭示了峰，托和凰3个参数

在PID控制程中的作用和物理意

。

最

得出的

非

性PID模型

：

、．

{．

f。

／。＼P。

＼“

P(f)df+Kd(P(f))毒(f)

“(f)=彭p(P(f))P(f)+Ki(P(f))k

(4)

(a)

(b)

；

(c)

将式(1)一3)代入式(4)，整理得：

(a) ；(b)Ki；(c)Kd

PID3个增益参数随差的化曲

“(f)=w1P3(f)+w2[1一P2(f)堰P(f)df+

PID_gain

curves

ofthree

parameters

with error

Fig．1

w3【1一e(f)+0．5e2(f)】垂(f)

(5)

了便于CPU 理，将式(5)离散

(1)％的作用是减小超，增加快速性，因而要

求当洪差fP(力儆大大：当lg(力J

，

也

小

，

“(后)=wle3(七)+W2r[1-e2(Ji})】∑已(用)+

m=O

也

小。可由 1构造峰关于差P(f)的

非

性

函数

(6)

之≥ [1一P(七)+o．5e2(尼)】[P(尼)一日(七一1)】

』

(1)

Kp(“f))=W1e2(f)

其中：r

采

周期，是1个常数。将r分

含到

系数w2和w3中，并

嘉

且P(f)∈卜1，1】，Kp(P(f))∈【0，w1]。其中：系数Wl

不是凭

定，而是通

神

网

在

来

∑P(研)=J(七)=s(k一1)+P(七)

m=O

写

确定，而是

的系数。构造的非性函数％(P(力)

也足

的非性函数。

(2)茂的作用是累

Ae(k)=e(七)一e(k一1)

系

差，以减小系

静

偏

式(6)可

万方数据

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