基于动态递归神经网络的自适应PID控制'

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1、基于动态递归神经网络的自适应PID控制基于动态递归神经网络的自适应PID控制’胡玉娥辽宁石油化工大学信息S程学院，抚顺113001摘要提出一种塞于动态递归神经网络的自适应PID控制方案，该控制系统由神经网络辫识器和神经网络控制器组成。辫识器采用单隐层的动态递归神经网络，辫识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络，输入为系统偏差及其一阶、二阶微分，因此具有增量型PID控制结构应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究，仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性，而且对系统参数变化具有较强的普棒性.关健词动态递归神经网络自适应PID控制动态BP算法非线性系统I

2、引言目前，在工业过程控制中，最常用的控制方法仍然是PID控制。这主要是因为它具有直观、实现简单和鲁棒性能好等一系列优点。但常规PID控制的局限在于，当被控对象具有复杂的非线性特性，难以建立精确的数学模型时，其控制参数的整定非常困难，且当对象和环境具有不确定性时，控制器不具有自适应能力，很难达到满意的控制效果。神经PID控制正是针对上述问题而提出的一种控制策略。近年来，人们针对基于神经网络的”ID控制方案进行了大量的仿真研究，并在实际工业控制中燕得了许多成功的应用。但迄今为止，大多数基于神经网络的自适应控制方案均采用多层前馈神经网络L‘，。然而，前馈神经网络是一个静态网络，在

3、处理非线性动态系统中需要通过引入时滞环节来描述系统的动态特性121，但这就需要大量的神经元来表示动态响应，并且必须预先知道系统的阶次131，且随着系统阶次的增加，迅速膨胀的网络结构将使学习收敛速度更加缓慢。动态递归网络利用网络的内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性，能更直接地反映系统的动态特性，因此，比前向神经网络更适合应用于动态系统的控制问题囚。构成递归神经网络模型的方法有很多，但总的思想都是通过对前馈神经网络中加入一些附加的、内部的反馈通道来增加网络本身处理动态信息的能力.对角递归神经网络I51是一种特殊的递归神经网络，它既具有一般动态网络易于处理动态非线性问题的特

4、点，又具有结构简单、容易构造训练算法等优点。因此，本文采用对角递归神经网络构成自适应PID控制，仿真结果证明了该控制方案的有效性。2基于动态递归神经网络的PID控制神经PID控制系统结构如图1所示，其中有2个神经网络:NNI系统在线辨识器、NNC—自适应PID控制器。系统的工作原理是:在对被控对象进行在线辨识的基础上，通过对NNC的权系数进行实时调整，使系统具有自适应性，从而达到有效控制的目的。‘作者简介:胡玉娥(1961-)，女，辽宁人，副教授，1990年获大连理工大学工学硕士研究方向为现代控制理论，计算机先机控制.计算机技术与应用进展"20042.1基于动态递归神经网络

5、辨识器(NNI)设被控对象的一般形式为y(k+1)=r[y(k),A,y(k一n+l),u(k),A,u(k一m+I)](1)其中u和y分别为系统的输入和输出，n和m分别为输入和输出的阶次。.f(.)为非线性函数。用来辨识对象的神经网络模型可描述为:图1神经PID416il9构八k+1)=编]y(k),A,y(k一n+l),u(k),A,u(k一m+1),W(k)](2)其中W(k)为网络所有权值的集合。本文采用单隐层的动态递归神经网络，其结构如图2所示。由于网络具有递归特性，故其输入结构是确定的。为两节点输人，即X=[y(k),u(k)]..—对角回归神经元图2动态递归神

6、经网络(3网络输入:x(k)=[x,(k),x,(k)]=[y(k),u(k)](4隐层输入:S;(k)=衅Z,(k一1)+艺叫x;(k)j一1,A,M(5I隐层输出:Z,(k)=f(S,(k))一l+es,(k)j=1,A,M(6网络输出:夕伏+1)=艺衅Z;(k)递归层和输出层之间的连接权向量,M为隐层节点数。训练其中W,h，衅>N,分别表示输入层到隐层、NN1的性能指标函数定义为:E,(k+1)=粤[y(t+1)一乡(，十1)],(7)艺利用动态BP算法修正连接权叫，衅，衅的公式如下:廿‘.、OU、，夕衅(k+1)=衅(k)+rl[y(k+I)一只k+1)]Z,(k)

7、了O、1、产.了衅(k+1)=衅(k)+rAy(k+1)一y(k+1)]W,(k)Pj(k)了‘‘1n、.叫(k+1)=叫(k)+rAy(k+1)一y(k+1)]WJ(k)Q,,(k)、少了，1、.1卫P,(k)=f'(S,(k))[WiPj(k一1)+Z,(k一1)]、产了‘卫2、t.岛(k)=f'(S,(k))[Wd岛(k一1)+x,(k)]且了基于动态递归神经网络的自适应PID控制。为学习率，I'(S;(k))=Z;(k)(1-Zj(k))，方程(11)和(12)为动态递归方程，用凡(0)=0=0递推求得。2