基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正pid控制研究-wenkub
2022-11-16 23:02:12 本頁(yè)面
【正文】 系數(shù)可以通過(guò)神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)能力來(lái)自適應(yīng)調(diào)整 ,正是這樣能在線自適應(yīng) 整定 才大大提高了控制器的魯棒性 . 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 PID 自校正控制研究的控制結(jié)構(gòu)為由一個(gè)神經(jīng)元 PID 控制器和一個(gè) NN辨識(shí)器構(gòu)成，調(diào)整神經(jīng)元 PID 控制器的參數(shù)采用了與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參考自適應(yīng)控制同樣的辦法，即利用 NN 辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)充當(dāng)反向傳播誤差 e(k)的通道，得到神經(jīng)元 PID 控制器的教師信號(hào)。傳統(tǒng)的 PID 控制器的數(shù)字增量形式可以描述為： (24) 其中， 為已知的期望輸出或參考模型的輸出 .e(k)= ( ) ( )cpy k y k? . pk 為比例系數(shù)； ik 為積分系數(shù)； dk 為微分系數(shù)。( ) ( )Q Q Qpi pi pi pid x f s? ?? (12) 139。 神經(jīng)元的輸出變換函數(shù)通常選典型的非線性 S 型函數(shù)和雙曲函數(shù) : xexfy ???? 1 1)( xxeexfy?????? 11)( 下面探討多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 BP 算法原理 : 給定 P 組輸入輸出樣本對(duì) : Tpnppp xxxx ],[ 00 20 10 0?? Ppdddd Qpnppp ?? ,2,1],[ 21 ?? 利用樣本對(duì)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ,設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)函數(shù)為 : ? ? ?? ? ????PpniPp pQpipiQ ExdE1 1 12][21 (3) 其中 ?? ??QniQpipip xdE12][21 (4) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法的關(guān)鍵是得到評(píng)價(jià)函數(shù) E的最優(yōu)值 ,采用一階梯度法調(diào)整權(quán)系數(shù)使評(píng)價(jià)函數(shù)為最小 ,即計(jì)算評(píng)價(jià)函數(shù)的 E 對(duì)尋優(yōu)參數(shù) W 的一階倒數(shù) . 由公式 (3)得 ?? ????? Pp k jipk ji wEwE 1 , 所以一階梯度法尋優(yōu)的關(guān) 鍵是計(jì)算 kjipwE,?? )1,1,( ??? k ? k jikpikpipk jip wssEwE, ???????? (5) 又1 1, 10,kpjn kkk ijpi kipjkki j i jwxsxww? ?????????? (6) 設(shè) kpikpipsE ????? (7) ? 1,?????? kpjkpikjip xwE ? (8) 1, ??? kpjkpik ji xw ?? ， ? 為神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的學(xué)習(xí)率 (9) ? )(39。 以下是 BP 算法具體過(guò)程的算法原理 : 首先 ,從單神經(jīng)元模型的輸入輸出關(guān)系著手 圖 2 神經(jīng)元模型 由圖 2 神經(jīng)元模型設(shè) : )( kiki sfx ? (1) ??? ?? 10 1kni kjkiki xws 1。 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正 PID 控制研究 摘 要 : 基于 反向傳播 BP 算法 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力 ,適應(yīng)能力 .本文詳細(xì)敘述了BP算法的原理 ,并將改進(jìn)的 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在傳統(tǒng)的 PID控制中 ,克服了 PID控制在參數(shù)的調(diào)整過(guò)程中對(duì)于系統(tǒng)模型過(guò)分依賴的缺點(diǎn) .利用 MATLAB 仿真的結(jié)果表明基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制 能夠使傳統(tǒng) PID 控制的參數(shù)逼近最優(yōu)達(dá)到很好的控制效果 . 關(guān)鍵詞 : BP 算法 ,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ,PID 控制 1 引言 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展 ,人們需要加以控制的過(guò)程和系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜 ,許多系統(tǒng)具有大型 ,復(fù)雜和強(qiáng)烈非線 性的特點(diǎn) .對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行有效準(zhǔn)確的控制就非常的困難 .傳統(tǒng)的 PID 控制是通過(guò)對(duì)偏差的比例 (P
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