基于SMULINK的单神经元自适应PID控制器研究

杜晓婷,方 飞

(安徽三联学院 电子电气工程学院,安徽 合肥 230061)

摘 要:本文分析了单神经元自适应PID控制器结构,给出了基于有监督的Hebb学习规则的算法模型,在此基础上做出改进,建立了神经元自适应控制器SIMULINK仿真模型,并对被控对象进行仿真研究.

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关键词 :PID控制器;单神经元;SIMULINK

中图分类号:TP273文献标识码:A文章编号:1673-260X(2015)04-0016-02

1 引言

神经元指的是神经网络中最小的处理单元,单个的神经元处理信息功能较为单一,一般只应用于一些简单的信息处理.而传统的PID控制器虽然结构简单,控制直观,使用方便,但需要建立在具有非常精确的数学模型的确定系统之上.如果将单个的神经元与传统的PID控制器相结合,便可实现复杂系统控制以及时变系统控制,称为单神经元自适应PID控制器.其控制效果较传统的PID控制器优越.

2 单神经元自适应PID控制器结构图

单神经元自适应PID控制器结构图如图1所示[2-3],图中,r(k),y(k)分别为转换器的输入量和控制器的输出量,神经元学习中需要的状态量,从转换器的输出端输出,分别用x1、x2、x3表示,也称为单神经元的输入,K表示神经元的比例系数[1].

神经元自适应控制器的输出为:

与增量式算法相比较,神经元自适应控制器中的加权系数wi(k)与增量控制算法中预先设定好的系数不同,通过自学习功能,wi(k)的值可以进行自适应调整.

3 有监督的Hebb学习规则

由以上公式可知,这种单神经元控制算法可以看做为可变参数的自适应PID控制.

神经元自适应控制器SIMULINK仿真模型如图2所示:

5 仿真结果分析

在单神经元自适应控制器仿真中,令ωp=ωi =ωd0.1,ηp=0.4,ηi=0.35,ηd=0.4,比例系数K=0.06,ts=1ms,改进的Hebb学习规律阶跃响应曲线图如图3-4所示.

6 对外部对象发生变化时的适应性(鲁棒性)

在工业控制过程中,如果受到某种外界因素的干扰,便可考验控制器的自适应能力.当对象模型发生变化时,单神经元自适应控制器的自适应效果明显.

单神经元自适应PID控制器对外部对象发生变化的适应性曲线如图5所示:

由以上仿真结果可以看出,单神经元自适应控制器的上升时间,超调量以及调节时间与传统的PID控制器相比,均得到了明显的改善,自适应能力较强,控制效果较优越.

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参考文献

(1)刘金琨.先进PID控制matlab仿真(第三版)[M].北京:电子工业出版社,2011.

(2)舒迪前,李春涛,尹怡欣.单神经元自适应PID控制器及其在电加热炉上的应用[J].电气传动,1995,25(1):29-32.

(3)A.J.Calise,N.Hovakimyan and M.Idan. Adaptive output feedback control of nonliner systems using neural networks[J]. Autmatic,2001,37(8):1201-1211.

浏览次数:  更新时间:2015-09-24 13:21:28
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