PID神经网络在电炉控制系统中的应用.doc

PID神经网络在电炉控制系统中的应用 　　(福州大学 自动化研究所,福建 福州 350002) 　　摘要:常规PID控制器以其算法简单、可靠性高等优点,在工业生产得到了广泛应用。但是,PID控制器存在控制参数不易在线实时整定、难于对复杂对象进行有效控制等不足。利用神经网络自学习、自适应和非线性映射等特点,将神经网络和PID控制相结合,形成一种PID神经网络控制系统,可对工业中使用的具有大时滞、慢时变、非线性特点的电炉系统进行有效辨识与控制。 　　关键词:PID神经网络;智能控制器;滞后系统;时变系统;电炉控制系统 　　中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)28-8028-03 　　Application of PID Neural Network in Electric Cooker Controlling Systems 　　REN Hui, WANG Wei-zhi 　　(Institute of Automation, Fuzhou University,Fuzhou 350002, China) 　　Abstract: General PID controller, because its algorithm is simple and high reliability,so has been widely used in industrial production. However, PID controller, there is not easy to line real-time control parameter tuning, is difficult for complex objects such as lack of effective control. Using neural network self-learning, adaptive and nonlinear mapping characteristics of neural network and PID control combined to form a PID neural network control system can be used in industry with a large time lag, slow time-varying, nonlinear characteristics of electric systems for effective identification and control. 　　Key words: PID neural network;intelligent controller;time lag system;time-varying system;electric cooker systems 　　近年来,随着神经网络理论的发展,将控制中应用最广泛的PID的控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,已成为智能控制研究的一个新方向。并且,在这个方向上已取得了一些研究成果 。其主要的结合方式是在常规PID控制器的基础上增加一个神经网络模块,利用神经网络来在线调节 PID参数,但缺点是结构较复杂。本文介绍的PID神经网络是将PID控制规律融进神经网络之中构成的,实现了神经网络和PID控制规律的本质结合。它属于多层前向网络,但是它与一般的多层前向网络又不完全相同,一般的多层前向网络中的全部神经元的输入输出特性都是相同的,而PID-NN的隐含层是由比例、积分、微分三个单元组成,是一种动态前向网络,更适合于控制系统。各层神经元个数、连接方式、连接权值是按控制规律的基本原则和已有的经验确定的,保证了系统稳定和快速收敛。由于PID神经网络控制器是将神经网络和PID控制规律融为一体,所以其既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确之优点,同时又具有神经网络自学习、自适应的功能,可将PID神经网络应用于对工业控制领域的复杂非线性对象的控制。 　　本文提出一种基于PID神经网络的控制方案,用来对大时滞、慢时变、非线性的电炉系统进行辨识与控制。 　　1 PID神经网络控制系统 　　1.1 PID神经网络的结构 　　PID神经网络是一个 3层的前向网络,包括输入层、隐含层和输出层,其结构如图1所示。网络的输入层有2个神经元,分别对应系统的输人和输出;隐含层有3个神经元,各神经元的输出函数互不相同,分别对应比例(P)、积分(I)、微分(D)3个部分;网络的输出层完成PID-NN控制规律的综合。网络的前向计算实现PID神经网络的控制规律,网络的反向算法实现PID神经网络参数的自适应调整。 　　1.2 控制系统结构及其工作原理 　　PID神