基于模糊神经网络的自适应PID控制器

第32卷增刊2006年8月               

光学技术OPTICAL TECHN IQU E                Vol.32Suppl.

August  2006

  

文章编号:100221582(2006)S 20296203基于模糊神经网络的自适应PID 控制器

Ξ

包居敏,唐良宝

(桂林电子科技大学机电与交通工程系,广西桂林 541004)

摘 要:提出了一种应用于自适应PID 控制器的神经网络与模糊控制相结合的算法,该算法可以有效地解决普通

PID 控制器依赖于对象的数学模型的缺点,可实现控制系统的在线自适应调整,可满足实时控制的要求。仿真结果表

明,基于模糊神经网络整定的PID 控制器具有较好的自学习和自适应性,具有较快的响应速度。

词:模糊神经网络;自适应PID ;算法

中图分类号:TP21;TM571   文献标识码:A

Adaptive PID controller based on f uzzy neural net work

BAO J u 2min ,T ANGLiang 2bao

(Department of Electronic Machinery and Transportation Engineering ,

Guilin University of Eletronic Technology ,Guilin  541004,China )

Abstract :A hybrid algorithm of artificial neural network and fuzzy algorithm is presented and applied to adaptive PID con 2troller.The algorithm doesn ’t depend on accurate mathematic model ,and adaptive control and real 2time control is achieved.The computer simulation shows its advantage in self 2learning ,adaptability and faster response.

K ey w ords :fuzzy neural network ;adaptive PID ;algorithm

1 引 言

基于模糊神经网络的自适应PID控制器

目前,模糊神经网络控制在控制领域已经成为一个研究热点,其原因在于模糊控制和神经网络之间的互补性质。模糊控制具有不依赖被控对象的精确数学模型、鲁棒性强、算法简明易懂等特点;神经网络具有能够逼近任意非线性函数关系的能力和比较方便的学习手段。在实际的工业控制中,控制对象具有高度复杂性,表现为非线性、时变不确定性和滞后性等。它要求PID 控制的参数整定不依赖于对象的数学模型,且其参数能在线调整以满足实时控制的要求。传统的PID 控制或者一般的模糊控制难以达到令人满意的控制效果。本文提出了基于模糊神经网络的PID 控制器,可实现对自适应PID 控制参数的优化,可以有效地解决复杂不确定系统的控制,能加快控制系统的收敛速度。通过仿真研究,该控制器取得了满意效果。

2 PID 控制原理

常规的PID 控制器具有结构简单、容易实现等特点,其控制原理框图如图1所示。

PID 控制器是一种线性控制器,它根据输入r (t )和实际输出y (t )构成控制偏差:e (t )=r (t )

-y (t )

PID 控制规律为

u

(t )=k p e (t )+

1

T I

t

e (t )d t +

T D de (t )d t

图1 PID 控制原理框图

式中:k p 为比例系数;T I 为积分时间常数;T D 为微分时间常数。

然而实际生产过程往往具有非线性、时变不确定性,应用常规的PID 控制器不能达到理想的控制效果,而且在实际生产现场中,由于受到参数整定方法繁杂的困扰,常规PID 控制器参数往往整定不良,性能欠佳,对运行工况的适应性很差。

3 模糊神经网络控制

整个系统由模糊神经网络、PID 控制和被控对象构成,如图2所示。在系统框图中,FNNC 为模糊神经网络控制器,r (t )为输入信号,E 和E c 分别为误差和误差变化量化后的模糊量,k E 和k Ec 为量化因子,y (t )为输出信号。

6

92Ξ收稿日期:2006204226     E 2m ail :baojimmy @http://m.wendangku.net/doc/4ff7d3d850e2524de5187eee.html

作者简介:包居敏(19822),男,江西省人,桂林电子科技大学机电与交通工程系硕士研究生,主要从事机电控制与自动化的研究。

© 1994-2011 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://m.wendangku.net/doc/4ff7d3d850e2524de5187eee.html

基于模糊神经网络的自适应PID控制器

相关推荐
相关主题
热门推荐