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时间:2020-04-05
《基于神经网络的自适应PID控制器设计.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第6期机械设计与制造2014年6月MachineryDesign&Manufacture263基于神经网络的自适应PID控制器设计欧艳华(柳州职业技术学院,广西柳州545006)摘要:为了提高PID控制器参数根据实际误差自动调整能力,提出了基于神经网络的自适应PID控制器的设计。详细分析了神经网络自适应控制原理,设计了通过神经网络对PID控制器参数自动调整的方案。利用Matlab仿真工具,对自适应PID控制器进行了仿真测试,给出了神经网络训练参数,通过大量数据的模拟测试,结果表明基于神经网络的自适应PID控制器能够根据控制误差自动调整PID参数,
2、对输入的阶跃信号响应平稳,综合性能大大提高。关键词:神经网络;PID;自适应;参数调整;阶跃信号中图分类号:TH16;TM57文献标识码:A文章编号:1001—3997(2014)06—0263—03TheDesignofAdaptivePIDControllerBasedonNeuralNetwork0UYan-hua(LiuzhouVocational&TechnicalCollege,GuangxiLiuzhou545006,China)Abstract:improvetheautoustabilitytopracticalerror,it
3、raisedthedesignofadaptivePIDcontPollerbasedonneuralnetwork.Itspecificallyanalyzedtheadaptiveprinciple,anddesignedtheauto-adjustimplementationsbhemeofPIDcontrollerparametersbyneuralnetwork.UsingMatlabasasimulationtoo1.theadaptivePIDcontroller哪emulationtestedandtheneuralnetwork
4、trainingparameterWaS~iyen,Bythesimulationtestoflna$sdata,itshowsthattheadaptivePIDcontrollerwhichbasedonneuralnetworkCanautomaticallyodj~tPIDparameterbycontrollingerror,andhasstableresponsetOstepsigna1.Itscomprehensivepe咖rm珊eisgreatlyimproved.KeyWords:NeuralNetwork;PID;Adapti
5、ve;ParameterAdjust;StepSignal1引言方案,通过对BP神经网络中各层输出函数系数的调整,实现了PID控制器参数的动态实时调整『引。陈益飞针对工业控制中复杂PID控制器在工业应用过程中,往往需要对控制器的比例参非线性系统的优化问题,提出了基于一种RBF神经网络辨识的数、微分参数和积分参数进行设定,这三个参数分别代表的是控PID控制方法,该方法通过对目标系统建模,形成PID参数动态制器对当前误差的响应程度、未来误差变化趋势的响应程度和过调整规则,最后通过神经网络的控制单元实现PID参数的智能调去历史数据的响应程度【l_。PI
6、D控制器的控制性能与这三个参数整的目标。的设定有着极其密切的关系,如果在实际应用过程中,对PID控制器的这三个参数设定不合理,则可能会导致PID控制器难以达2神经网络控制原理到理想的控制效果。在PID控制器实际的应用过程中,对PID控目前针对PID控制参数的研究过程中,所采用的这些研究制参数的设定一直是研究的难点目。点理论和应用方法,基本上都是对PID控制器当前应用系统中的一般而言,对PID控制参数的设定,传统的方式是基于人工参数设定,其分析的大量样本数据也都是历史的样本数据。这种的经验来进行预先设定,然后再根据PID控制器在实际的应用系分析方法
7、所得到的PID控制器参数可以保证PID控制器在当前统中的控制效果,由经验丰富的设计者对PID控制参数进行手动的应用系统中得到比较理想的应用效。但是随着应用系统的变调整直到PID控制器满足预期的要求为止。在这种调整的过程化以及应用环境的变化,预先设定的PID控制器参数可能不适应中,过多的依赖于操作者的经验,为了能够更快的获得PID控制新的应用环境,从而导致控制误差增大,响应时间延长等问题。因器的精确的控制参数,很多学者也纷纷开展了这方面的研究,使此在实际的应用过程中急需要设计一种能够自动调整参数的自得P1D控制器的参数调整一直成为研究的热点日。比如
8、:睢丹,向适应控制器,而且所调整的参数同样应该具有很强的智能化程方等为了提高PID控制精度,利用神经网络的联想记忆能力和自度,能够保证调
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