中文翻譯--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID在溫度控制系統(tǒng)中的研究與仿真.doc

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID在溫度控制系統(tǒng)中的研究與仿真摘要：本文提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型智能PID控制方法和一些BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念。同傳統(tǒng)的PID控制相比較，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能PID控制有許多優(yōu)點(diǎn)。把BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域的溫度控制系統(tǒng)中，仿真結(jié)果表明：這種控制方法具有較高控制精度和較強(qiáng)的適應(yīng)性以及良好的控制效果。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PID控制器，溫度控制系統(tǒng)1引言在工業(yè)控制過(guò)程中，PID控制是一種最基本的控制方式，其魯棒性好、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，但常規(guī)的PID控制也有其自身的缺點(diǎn)，因?yàn)槌Ｒ?guī)PID控制器的參數(shù)是根據(jù)被控對(duì)象數(shù)學(xué)模型確定的，當(dāng)被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型是變化的、非線性的時(shí)候，PID參數(shù)不易根據(jù)其實(shí)際的情況做出調(diào)整，影響了控制質(zhì)量，使控制系統(tǒng)的控制品質(zhì)下降。特別是在具有純滯后特性的工業(yè)過(guò)程中，常規(guī)的PID控制更難滿足控制精度的要求。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的能力，本文提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合互相補(bǔ)充，共同提高控制質(zhì)量，并把該方法在溫度控制系統(tǒng)中用Matlab語(yǔ)言進(jìn)行了仿真應(yīng)用。2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型構(gòu)成及算法2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型構(gòu)成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程主要由兩個(gè)階段構(gòu)成：第一階段（正向傳播過(guò)程），輸入信號(hào)通過(guò)輸入層，經(jīng)過(guò)隱含層逐層處理，在輸出層計(jì)算出每個(gè)神經(jīng)元的實(shí)際輸出值。第二階段(誤差反向傳播過(guò)程)，如果在輸出層未得到期望的輸出值，則逐層遞推地計(jì)算實(shí)際輸出與期望輸出的差值，并且根據(jù)這個(gè)誤差調(diào)節(jié)權(quán)系數(shù)。2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的構(gòu)成及算法在傳統(tǒng)的PID控制中，經(jīng)典增量式PID的控制形式：u(k)=u(k-1)+pe(k)-e(k-1)+ie(k)+de(k)-2e(k-1)+e(k-2)Kp：比例系數(shù)i=iop：積分系數(shù)odpd：微分系數(shù)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器結(jié)構(gòu)：r(k)e(k)u(k)y(k)+_為了達(dá)到自適應(yīng)調(diào)節(jié)dip,目的，輸出層為三個(gè)神經(jīng)元，分別對(duì)應(yīng)dip,。輸入層、隱含層的神經(jīng)元的數(shù)目根據(jù)被控對(duì)象的復(fù)雜性固定下來(lái)。隱含層采用的激活函數(shù)為正負(fù)對(duì)稱的sigmoid函數(shù)：xxxxeeeexxf)tanh()(輸出層的激活函數(shù)采用非負(fù)的sigmoid函數(shù)：xxxeeexxg2)tanh(1)(我們假定o31，o32，o33是輸出層的輸出，它們分別對(duì)應(yīng)于p，i，d。我們?nèi)⌒阅苤笜?biāo)函數(shù)為：2)1()1(21kykrJ當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出之間存在偏差時(shí)，則誤差反向傳播。反向傳播的實(shí)質(zhì)就是通過(guò)調(diào)整權(quán)系數(shù)使偏差最小，因此可以利用最速下降法，按誤差函數(shù)的負(fù)梯度方向?qū)Ω鲗由窠?jīng)元權(quán)系數(shù)進(jìn)行調(diào)整修正。則有：NNPIDNNPlantNNArithmetic)1()3(kwli=-)()3()3(kwwJlili：學(xué)習(xí)速率：動(dòng)量項(xiàng)由鏈法則可得：)3(liwJ=)3()3()3()3()3()()()()()1()1(lillllwknetknetOOkukukykyJ=-e(k+1)3()3()3()3()3()()()()()1(lillllwknetknetOOkukuky其中：l=1,2,3因此可以得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層權(quán)系數(shù)的計(jì)算公式：)()()1()3()2()3()3(kwkOkwliilli其中：)(*)()(*)()1(sgn()1()3(,)3()3(knetgkOkukukykelll由于在PID控制算法中)()1(kuky一般情況下是未知的，可以用符號(hào)函數(shù))()1(sgnkuky來(lái)取代，并通過(guò)調(diào)整來(lái)修正誤差。同理可得到隱含層權(quán)系數(shù)計(jì)算公式：)()()2()1()2()2(kwkOwijjiij其中：)()()3(31)3()2()2(kwknetflillii，在上面各式中，上角標(biāo)（1）、（2）、（3）分別表示輸入層、隱含層、輸出層、l：輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)i：隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)j：輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù))(1)(xgxgg2/)(12xff綜上所述可以得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法：（1）確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，初始化各層權(quán)系數(shù)?？刂屏俊⑤敵隽?、誤差的初值取0。（2）對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行采樣，得到)(kr、)(ky。計(jì)算得到誤差)()()(kykrke。然后根據(jù)增量式PID算式把誤差分量作為輸入層的輸入。（3）根據(jù)各層權(quán)系數(shù)正向計(jì)算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的輸入、輸出。輸出層分量分別為Kp、Ki、Kd。根據(jù)增量式PID算式可以得到控制器的輸出u。（4）將u作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督信號(hào)，進(jìn)行BP算法的反向傳播。在線根據(jù)輸出層、隱含層的學(xué)習(xí)算法調(diào)整各層的權(quán)系數(shù)，使PID系數(shù)達(dá)到自適應(yīng)調(diào)整。（5）返回到（2）。3.在溫度控制系統(tǒng)中的仿真實(shí)驗(yàn)在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，控制的生產(chǎn)過(guò)程各種各樣，常常要對(duì)像溫度過(guò)程這樣的純滯后的過(guò)程進(jìn)行控制。設(shè)被控的溫度控制過(guò)程的傳遞函數(shù)為：)110)(140(3)(s