畢業(yè)論文單神經(jīng)元自適應(yīng)pid控制算法及仿真研究

1、單神經(jīng)元PID控制算法及仿真研究 姓名： 學(xué)號(hào)： 班級(jí)： 導(dǎo)師： 目錄研究背景PID控制原理PID控制器參數(shù)的工程整定方法PID控制仿真單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制原理單神經(jīng)元PID控制算法單神經(jīng)元PID算法仿真及其與傳統(tǒng)PID算法比較單神經(jīng)元PID控制器參數(shù)對(duì)控制效果的影響總結(jié) 研究背景PID控制器是一種相當(dāng)成熟的控制器。因其原理簡(jiǎn)單，使用方便，魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)得到廣泛使用。當(dāng)今的工業(yè)控制對(duì)象變得越來越復(fù)雜,如具有非線性、參數(shù)時(shí)變、數(shù)學(xué)模型無法精確獲得等特點(diǎn)。所以PID控制原來越難以取得令人滿意的控制效果。智能PID算法是一種將智能控制方法和常規(guī)PID控制方法相融合的新方法。它具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、

2、自組織能力等特點(diǎn)。PID控制原理 P：其控制器的輸出與輸入誤差信號(hào)成比例關(guān)系。I：誤差對(duì)時(shí)間的積分，為了消除穩(wěn)態(tài)誤差。D：誤差的變化率，夠提前控制調(diào)節(jié)器的輸出，從而避免了被控制量的嚴(yán)重超調(diào)連續(xù)性PID控制器的數(shù)學(xué)形式：增量式PID控制器的數(shù)學(xué)形式： PID控制參數(shù)工程整定Z-N整定法（動(dòng)態(tài)特性參數(shù)法）穩(wěn)定邊界法（臨界比例度法）衰減曲線法PID控制仿真參數(shù)整定將積分和微分系數(shù)均設(shè)為0，比例系數(shù)由小增大，當(dāng)比例系數(shù)為時(shí)出現(xiàn)臨界振蕩，振蕩周期Tcr為Kp= cr適當(dāng)調(diào)節(jié)控制器參數(shù)，得到適合的參數(shù)，超調(diào)量 %=36%，系統(tǒng)出現(xiàn)發(fā)散振蕩，不能收斂，可見常規(guī)PID的超調(diào)量較大；當(dāng)被控對(duì)象特性發(fā)生較大變化時(shí)

3、，PID的控制效果不太理想。單神經(jīng)元原理學(xué)習(xí)規(guī)則1、無監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則 式中 學(xué)習(xí)速率。 2、有監(jiān)督 學(xué)習(xí)規(guī)則或Widow-Hoff學(xué)習(xí)規(guī)則3、有監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則將無監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則和有監(jiān)督 學(xué)習(xí)規(guī)則兩者結(jié)合起來，組成有監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，即這種學(xué)習(xí)規(guī)則使神經(jīng)元通過關(guān)聯(lián)搜索對(duì)未知的外界作出反應(yīng)，即在教師信號(hào) 的指導(dǎo)下，對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行相關(guān)學(xué)習(xí)和自組織，使相應(yīng)的輸出增強(qiáng)或削弱。單神經(jīng)元PID控制原理 客戶端數(shù)字式PID表達(dá)式：?jiǎn)紊窠?jīng)元PID控制 客戶端控制器結(jié)構(gòu)框圖:本文選擇有監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則來修正連接權(quán)值 ，使獲得的PID參數(shù)能適應(yīng)周圍環(huán)境的變化單神經(jīng)元PID算法仿真及其與傳統(tǒng)

4、PID算法比較 客戶端 客戶端 單神經(jīng)元PID控制器參數(shù)對(duì)控制效果的影響（1）改變單神經(jīng)元PID控制器的比例學(xué)習(xí)速率:Np=100Np=150Np=200(2)改變單神經(jīng)元PID控制器的積分學(xué)習(xí)速率:Ni=50Ni=80Ni=100(3)改變單神經(jīng)元PID控制器的微分學(xué)習(xí)速率:Nd=100Nd=150Nd=200總 結(jié)本文介紹了PID控制和智能控制發(fā)展，概述了PID控制的基本理論框架，并闡述了單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制原理，分析了一些單神經(jīng)元PID參數(shù)調(diào)節(jié)的規(guī)則。通過仿真定性的分析了單神經(jīng)元PID控制中比例學(xué)習(xí)率、積分學(xué)習(xí)率、微分學(xué)習(xí)率和增益K等參數(shù)在控制中所起到的作用。通過對(duì)一階和二階系統(tǒng)在不同參數(shù)下進(jìn)行仿真研究，并與傳統(tǒng)PID控制算法進(jìn)行對(duì)比；得知單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法在總體上優(yōu)于傳統(tǒng)