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    PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)辨識與控制問題分析

    2018-03-21 06:59:08孫振保許書娟廣西城市職業(yè)學(xué)院
    數(shù)碼世界 2018年2期
    關(guān)鍵詞:系統(tǒng)控制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    孫振保 許書娟 廣西城市職業(yè)學(xué)院

    PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種多層向前網(wǎng)絡(luò),它不僅具備逼近能力、非線性變換、并行計(jì)算等多種性能,還具備積分、微分、比例等動(dòng)態(tài)特點(diǎn),若把PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到非線性系統(tǒng)中,可通過對PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)算法的不斷優(yōu)化,制定出一個(gè)可行性的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案,通過辨識和控制,達(dá)到比較理想的控制效果,改變工業(yè)等控制領(lǐng)域中傳統(tǒng)控制方法不足之處。

    1 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識分析

    2×3×1是PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu),如下所示:

    圖1 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)

    由上圖可知,PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)中包含了若干個(gè)組成部分。包括輸入層神經(jīng)元、積分、微分、比例、微分函數(shù)等等。在PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)中其上限限幅值和下線限幅值分別是+1和-1,主要采取反轉(zhuǎn)算法學(xué)習(xí)方式。而從PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識角度來看,其是選擇一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近實(shí)際系統(tǒng)的過程。定義如下:

    則說明,這個(gè)神經(jīng)元組成的向前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以任意逼近任何連續(xù)函數(shù)。當(dāng)向非線性系統(tǒng)中輸入函數(shù)u(k)=0.6sin(2πk/50)+0.4sin(2πk/75)時(shí),PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)20步、50步之后,被辨別對象將會(huì)輸出相應(yīng)的響應(yīng)曲線。如下所示:

    圖2 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)20步后的被辨識對象響應(yīng)曲線

    圖3 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)50步后的被辨識對象響應(yīng)曲線

    由上述圖例可知,經(jīng)過PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短時(shí)間的學(xué)習(xí),可更好的優(yōu)化辨識過程,有效反饋被辨識系統(tǒng)性能。PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP網(wǎng)辨識效果相比,當(dāng)BP網(wǎng)學(xué)習(xí)2000次以上時(shí),才能達(dá)到PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識效果。因而,在工業(yè)等控制領(lǐng)域的非線性系統(tǒng)優(yōu)化時(shí),應(yīng)強(qiáng)調(diào)對PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用,增強(qiáng)系統(tǒng)的整體辨識效果。

    2 基于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)控制問題

    基于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)控制需要經(jīng)過以下幾個(gè)步驟:

    第一,推導(dǎo)控制規(guī)律。本文選用了2-1NNC結(jié)構(gòu)的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定以后,向系統(tǒng)中輸入了:。而在控制規(guī)律具體推導(dǎo)時(shí),根據(jù)NNI辨識結(jié)果和利用BP學(xué)習(xí)算法調(diào)整了NNC網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,達(dá)到了PID自適應(yīng)控制目的。

    第二,NNC輸入的選取。當(dāng)NNC結(jié)構(gòu)是前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),它輸入是,那么它的輸出便是u(k)。當(dāng)NNC網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)是3,輸出節(jié)點(diǎn)是1時(shí),在仿真過程中就會(huì)發(fā)現(xiàn)NNC輸入的選取必須考慮非線性系統(tǒng)這個(gè)問題,簡化處理NNC網(wǎng)絡(luò)。

    第三,PID控制規(guī)律。在NNC結(jié)構(gòu)是兩層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,若向系統(tǒng)中輸入。此時(shí),輸出是u(k),則根據(jù)PID規(guī)律可知,3-1是PID網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。

    總之,結(jié)合PID控制策略改進(jìn)非線性系統(tǒng)自適應(yīng)控制,可進(jìn)一步提高控制行為有效性、正確性。但是,在利用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化非線性系統(tǒng)控制時(shí),應(yīng)全方位考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問題,逐一完善網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)、各個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、層間連接關(guān)系、隱性節(jié)點(diǎn)特性等組成要素,并保證在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具體設(shè)計(jì)時(shí),在其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)內(nèi)部布置無窮個(gè)合理結(jié)構(gòu)的采樣點(diǎn),任意多個(gè)隱節(jié)點(diǎn),給對象進(jìn)行逼近,達(dá)到最佳的控制效果。此外,在基于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí),應(yīng)充分考慮工業(yè)等控制領(lǐng)域傳統(tǒng)控制方法不包含控制作用變化數(shù)據(jù)的特點(diǎn),從過去的操作數(shù)據(jù)獲取一些信息的同時(shí),剔除可疑數(shù)據(jù)。同時(shí),由于計(jì)算機(jī)操作失誤、非正常操作、校驗(yàn)失誤等等會(huì)在一定程度上影響數(shù)據(jù)的采集,應(yīng)盡可能的解決這一問題,以上下限方式,控制數(shù)據(jù)采集界限,更好的完成非線性系統(tǒng)的控制問題。

    3 結(jié)論

    綜上可知,工業(yè)等控制領(lǐng)域的非線性系統(tǒng)傳統(tǒng)控制方法已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求,始終達(dá)不到比較理想的控制狀態(tài)。在這一背景下,為了提高非線性系統(tǒng)的靈敏度,應(yīng)嘗試在非線性系統(tǒng)研究中應(yīng)用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合PID控制策略,改進(jìn)傳統(tǒng)非線性系統(tǒng)控制方法存在的不足之處,最終將其應(yīng)用于各個(gè)控制領(lǐng)域中,不斷提高各個(gè)控制領(lǐng)域的控制水平和質(zhì)量。

    [1]許素安,金瑋,梁宇恩等.壓電陶瓷遲滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與線性補(bǔ)償控制[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2017,20(12):1884-1889.

    [2]陸文昌,張勇,張厚忠.輪轂電機(jī)驅(qū)動(dòng)汽車電子差速系統(tǒng)P-模糊PID控制研究[J].機(jī)械制造與自動(dòng)化,2017,46(06):193-196.

    [3]汪先兵,費(fèi)樹岷,徐清揚(yáng)等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的永磁真空開關(guān)儲(chǔ)能電容恒流充電特性分析[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2015,30(10):212-218.

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