周建新 熊延輝
摘?要:文中提出了一種基于BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制PID的復(fù)合方法,通過(guò)線下學(xué)習(xí)并對(duì)控制對(duì)象模型進(jìn)行分類辨識(shí),這樣就形成了相似與人類大腦的辨識(shí)器(NNI),并通過(guò)改正其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)權(quán)值,讓它自己逐漸地調(diào)整,使符合控制系統(tǒng)對(duì)象的特性。把它用在蓄熱式加熱爐的自動(dòng)化溫度控制里,通過(guò)matlab仿真有著很好的效果。
關(guān)鍵詞:蓄熱式加熱爐;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);溫度控制
鋼鐵企業(yè)也隨著社會(huì)的發(fā)展。對(duì)加熱爐加熱效果,爐溫控制更加嚴(yán)格,但是以前傳常規(guī)的PID調(diào)節(jié)控制爐溫,在大滯后,強(qiáng)耦合的條件下完成的不是很理想,根據(jù)實(shí)際的現(xiàn)狀,設(shè)計(jì)了一種通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,識(shí)別出學(xué)習(xí)結(jié)果,它的輸出控制PID參數(shù)的方法,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,控制三個(gè)PID的參數(shù),根據(jù)實(shí)時(shí)狀態(tài)去變化參數(shù),使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定。引進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,它的輸出控制PID.通過(guò)matlab對(duì)溫度控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真工作。[3]
1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)如下:非線性較強(qiáng)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中只要有大量的神經(jīng)元,就能用三層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)來(lái)近似的展現(xiàn)出任意的一種非線性連續(xù)函數(shù)。
2 BP網(wǎng)絡(luò)的前饋計(jì)算
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的時(shí)候,它要訓(xùn)練樣本,假如總共有N個(gè)采樣的數(shù)據(jù)來(lái)培訓(xùn),第一在許多的樣本中選擇里面的一個(gè),它的的輸入模式?XP?、輸出模式{?dpk?}來(lái)培訓(xùn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了寫(xiě)公式的時(shí)候工整,省略樣本的p,所以下面將隱含層中的第?j?個(gè)節(jié)點(diǎn)寫(xiě)為:
netpj=netj=∑Mi=1wijoi?(1)
第j個(gè)節(jié)點(diǎn)輸出為:
oj=fnetj?(2)
其中?fnetj?為激活函數(shù):
fnetj=11+e(netj-θj)θ0?(3)
其中?θj?代表著偏移值或者閾值,正數(shù)的?θj?的功能是讓?fnetj?函數(shù)右移平行于y軸,?θ0?的功能是改變?δ?函數(shù)的曲線圖型,特別小的?θ0?讓?δ?函數(shù)近似于階躍函數(shù),特別大?θ0?的作用是讓函數(shù)?δ?變化的比之前平穩(wěn),取為2.067,為1.371對(duì)式(3)求導(dǎo),可得:
f'netj=fnetj1-f(netj)?(4)
第j個(gè)神經(jīng)元的的輸出?o?j?即要經(jīng)過(guò)加權(quán)系數(shù)?w?jk?往前傳遞到第k個(gè)神經(jīng)元的總共輸入為:
netk=∑qj=1w?jko?j?(5)
其中q為隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸出層中的神經(jīng)元是第k個(gè)節(jié)點(diǎn),它的真實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出為:
O?k=fnetk?(6)
3 仿真實(shí)驗(yàn)
本實(shí)驗(yàn)采用matlab對(duì)控制對(duì)象進(jìn)行仿真,在常規(guī)控制器的基礎(chǔ)上,加入一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,構(gòu)成如圖一所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。通過(guò)仿真得出兩個(gè)曲線。如圖1、圖2所示。
4 結(jié)論
通過(guò)對(duì)比上述兩個(gè)曲線得出常規(guī)的PID需要調(diào)節(jié)的時(shí)間較長(zhǎng),響應(yīng)時(shí)間太長(zhǎng),達(dá)到了15秒以后才趨于穩(wěn)定,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制在5秒就趨于穩(wěn)定,調(diào)節(jié)時(shí)間縮短了3倍,結(jié)果與期望相符。
參考文獻(xiàn):
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[3]吳學(xué)文,吳黎明,張力鍇,陳泰偉.遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車身姿態(tài)測(cè)量中的應(yīng)用[J].自動(dòng)化與信息工程,2012(01).