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    PID控制在反應釜溫度控制中的應用

    2010-11-27 01:45:56劉喜梅
    網絡安全與數(shù)據(jù)管理 2010年20期

    劉喜梅,張 茜,郭 靜

    (青島科技大學 自動化與電子工程學院,山東 青島266042)

    常規(guī)PID控制算法對于大部分工業(yè)過程的被控對象控制效果良好[1,2],但是對于反應釜溫度的時間滯后問題,PID控制算法在控制溫度跟蹤變化曲線時存在振蕩和精度低的缺點。近年來,神經網絡控制以其獨特的優(yōu)點受到控制界的關注。神經網絡的優(yōu)勢在于能夠逼近任意復雜的非線性映射,具有超強的自學習和自適應能力,具有很強的魯棒性和容錯性,因此用神經元網絡設計的控制系統(tǒng)具有良好的自適應性和控制性能[3,4]。為了克服反應釜溫度的時間滯后問題,本文結合BP神經網絡控制策略,采用基于BP神經網絡的PID控制方法對其進行控制,反應釜溫度能自動跟隨給定的溫度曲線,滿足工藝要求。

    1 反應釜溫度控制系統(tǒng)

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

    圖1 反應釜溫度工藝過程

    圖1中恒溫段是反映工藝的關鍵階段,對于產品質量和產量有著重要的影響,所以提高恒溫段的控制精度是提高產品質量的關鍵。

    實際反應過程中常伴有強烈的放熱效應,使反應溫度有所變化。針對反應釜溫度控制的特點,本文采用基于BP神經網絡的PID控制方法。通過神經網絡的在線學習功能,增強系統(tǒng)的魯棒性和自適應能力,使系統(tǒng)具有良好的調節(jié)品質,在對象參數(shù)變化的情況下仍具有很強的魯棒性和抗干擾能力。

    2 基于BP神經網絡的PID控制算法

    本文采用的是三層BP網絡,其結構如圖2所示[6],輸入層神經元的個數(shù)取4,分別對應于輸入r、輸出y、誤差e和單位 1,隱含層神經元為 5個,輸出層神經元分別對應 PID控制器的 3個可調參數(shù) kp、ki、kd。 系統(tǒng)運行過程中,神經網絡根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài),通過加權系數(shù)調整,使神經網絡的輸出對應于某種最優(yōu)控制律下的PID控制器參數(shù)[7]。

    網絡輸入層的輸入函數(shù)為:

    網絡隱含層的傳輸函數(shù)為:

    網絡隱含層的輸入和輸出函數(shù)分別為:

    網絡輸出層的輸入和輸出函數(shù)分別為:

    性能指標函數(shù)為:

    按照梯度下降法修正網絡的權系數(shù),并附加一個使搜索快速收斂全局極小的慣性項,修正公式為:

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

    經過分析,可得網絡輸出層的權值學習算法為:

    隱含層的權值學習算法為:

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

    3 仿真研究

    本文設計的基于BP神經網絡的PID控制結構如圖3所示。

    針對反應釜的特性,為了使結果具有代表性,取被控對象時變參數(shù)的非線性被控對象的數(shù)學模型為:

    其中,μ(k)=1.5(1-0.7e-0.2k)是慢時變的。 這里所選擇的神經網絡結構如圖2所示,學習速率 η=0.15,慣性系數(shù)α=0.07,采用BP神經網絡算法對PID控制器參數(shù)進行優(yōu)化,并應用于控制對象,取采樣時間 TS=0.5 s,仿真結果分別如圖4、圖5所示。

    在第100個采樣時刻,控制器加外部干擾0.20時,仿真結果分別如圖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神經網絡的PID控制算法的超調量幾乎為0,穩(wěn)定速度快,而且能夠隨著系統(tǒng)參數(shù)的變化自動調整PID控制參數(shù)。當在第100個采樣時刻時控制器加外部干擾0.20時,基于BP神經網絡的PID控制算法中的PID參數(shù)隨之進行了調整,從而在系統(tǒng)受到外部干擾時影響很小,很快再次達到穩(wěn)定。

    由于反應釜過程的時變、非線性等特點,本文結合神經網絡超強的自學習和非線性逼近能力,提出了基于BP神經網絡的PID控制算法。此算法可保證系統(tǒng)輸出響應快、超調量小、調整時間短、控制精度高,而且具有較強的適應內部參數(shù)變化和抗外部干擾的能力。通過對反應釜溫度仿真實驗控制,驗證了這種控制方法的有效性,并通過對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神經網絡的PID控制算法具有廣闊的應用前景,同時也為進一步研究復雜系統(tǒng)的預估﹑預控等其他算法奠定了基礎。

    [1]許曉鳴,楊煜普,厲雋懌.基于神經網絡的智能控制第三講.神經網絡控制系統(tǒng)的控制結構[J].化工自動化及儀表,1995,22(5):53-56.

    [2]戴曉瓏,孫一康.神經網絡控制系統(tǒng)的研究概況[J].冶金自動化,1994,18(2):3-7.

    [3]李少遠,王群仙,劉浩,等.神經網絡在控制中的應用[J].天津紡織工學院學報,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)中的應用[J].儀器儀表用戶,2005,12(1):31-32.

    [5]于飛,劉喜梅,劉川來.神經網絡自適應控制系統(tǒng)[J].青島化工學院學報,1996,17(2):185-189.

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