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    PID控制在反應(yīng)釜溫度控制中的應(yīng)用

    2010-11-27 01:45:56劉喜梅

    劉喜梅,張 茜,郭 靜

    (青島科技大學(xué) 自動(dòng)化與電子工程學(xué)院,山東 青島266042)

    常規(guī)PID控制算法對(duì)于大部分工業(yè)過程的被控對(duì)象控制效果良好[1,2],但是對(duì)于反應(yīng)釜溫度的時(shí)間滯后問題,PID控制算法在控制溫度跟蹤變化曲線時(shí)存在振蕩和精度低的缺點(diǎn)。近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制以其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)受到控制界的關(guān)注。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)在于能夠逼近任意復(fù)雜的非線性映射,具有超強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,具有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性,因此用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)具有良好的自適應(yīng)性和控制性能[3,4]。為了克服反應(yīng)釜溫度的時(shí)間滯后問題,本文結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略,采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法對(duì)其進(jìn)行控制,反應(yīng)釜溫度能自動(dòng)跟隨給定的溫度曲線,滿足工藝要求。

    1 反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)

    反應(yīng)釜按反應(yīng)的特性可以分為吸熱反應(yīng)和放熱反應(yīng)。一般來說,聚合反應(yīng)屬于放熱反應(yīng),而裂變反應(yīng)屬于吸熱反應(yīng)。反應(yīng)釜的操作流程一般包括如圖1所示的四個(gè)階段[5]。

    圖1 反應(yīng)釜溫度工藝過程

    圖1中恒溫段是反映工藝的關(guān)鍵階段,對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量有著重要的影響,所以提高恒溫段的控制精度是提高產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵。

    實(shí)際反應(yīng)過程中常伴有強(qiáng)烈的放熱效應(yīng),使反應(yīng)溫度有所變化。針對(duì)反應(yīng)釜溫度控制的特點(diǎn),本文采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)功能,增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性和自適應(yīng)能力,使系統(tǒng)具有良好的調(diào)節(jié)品質(zhì),在對(duì)象參數(shù)變化的情況下仍具有很強(qiáng)的魯棒性和抗干擾能力。

    2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法

    本文采用的是三層BP網(wǎng)絡(luò),其結(jié)構(gòu)如圖2所示[6],輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)取4,分別對(duì)應(yīng)于輸入r、輸出y、誤差e和單位 1,隱含層神經(jīng)元為 5個(gè),輸出層神經(jīng)元分別對(duì)應(yīng) PID控制器的 3個(gè)可調(diào)參數(shù) kp、ki、kd。 系統(tǒng)運(yùn)行過程中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài),通過加權(quán)系數(shù)調(diào)整,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出對(duì)應(yīng)于某種最優(yōu)控制律下的PID控制器參數(shù)[7]。

    網(wǎng)絡(luò)輸入層的輸入函數(shù)為:

    網(wǎng)絡(luò)隱含層的傳輸函數(shù)為:

    網(wǎng)絡(luò)隱含層的輸入和輸出函數(shù)分別為:

    網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸入和輸出函數(shù)分別為:

    性能指標(biāo)函數(shù)為:

    按照梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù),并附加一個(gè)使搜索快速收斂全局極小的慣性項(xiàng),修正公式為:

    式中,η 為學(xué)習(xí)速率,且 η>0;α 為慣性系數(shù),且 0<α<1。

    經(jīng)過分析,可得網(wǎng)絡(luò)輸出層的權(quán)值學(xué)習(xí)算法為:

    隱含層的權(quán)值學(xué)習(xí)算法為:

    其中,δi=f′[neti(k)]δWi(k)(i=1,2,…,6)

    3 仿真研究

    本文設(shè)計(jì)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    針對(duì)反應(yīng)釜的特性,為了使結(jié)果具有代表性,取被控對(duì)象時(shí)變參數(shù)的非線性被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型為:

    其中,μ(k)=1.5(1-0.7e-0.2k)是慢時(shí)變的。 這里所選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示,學(xué)習(xí)速率 η=0.15,慣性系數(shù)α=0.07,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)PID控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,并應(yīng)用于控制對(duì)象,取采樣時(shí)間 TS=0.5 s,仿真結(jié)果分別如圖4、圖5所示。

    在第100個(gè)采樣時(shí)刻,控制器加外部干擾0.20時(shí),仿真結(jié)果分別如圖6、圖7所示。

    從以上圖中可以看出,與傳統(tǒng)PID算法相比,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法的超調(diào)量幾乎為0,穩(wěn)定速度快,而且能夠隨著系統(tǒng)參數(shù)的變化自動(dòng)調(diào)整PID控制參數(shù)。當(dāng)在第100個(gè)采樣時(shí)刻時(shí)控制器加外部干擾0.20時(shí),基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法中的PID參數(shù)隨之進(jìn)行了調(diào)整,從而在系統(tǒng)受到外部干擾時(shí)影響很小,很快再次達(dá)到穩(wěn)定。

    由于反應(yīng)釜過程的時(shí)變、非線性等特點(diǎn),本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和非線性逼近能力,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法。此算法可保證系統(tǒng)輸出響應(yīng)快、超調(diào)量小、調(diào)整時(shí)間短、控制精度高,而且具有較強(qiáng)的適應(yīng)內(nèi)部參數(shù)變化和抗外部干擾的能力。通過對(duì)反應(yīng)釜溫度仿真實(shí)驗(yàn)控制,驗(yàn)證了這種控制方法的有效性,并通過對(duì)比可知其性能明顯優(yōu)于常規(guī)的PID算法。本文提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法具有廣闊的應(yīng)用前景,同時(shí)也為進(jìn)一步研究復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)估﹑預(yù)控等其他算法奠定了基礎(chǔ)。

    [1]許曉鳴,楊煜普,厲雋懌.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制第三講.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)[J].化工自動(dòng)化及儀表,1995,22(5):53-56.

    [2]戴曉瓏,孫一康.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究概況[J].冶金自動(dòng)化,1994,18(2):3-7.

    [3]李少遠(yuǎn),王群仙,劉浩,等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制中的應(yīng)用[J].天津紡織工學(xué)院學(xué)報(bào),1997,16(4):85-89.

    [4]朱仲邃.分段積分的PID算法在溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].儀器儀表用戶,2005,12(1):31-32.

    [5]于飛,劉喜梅,劉川來.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制系統(tǒng)[J].青島化工學(xué)院學(xué)報(bào),1996,17(2):185-189.

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