【正文】 多變量系統(tǒng)的解耦控制的方法可分為四大類:(1)經(jīng)典解耦控制方法；(2)自適應(yīng)解耦控制方法；(3)模糊解耦控制方法；(4)反饋線性化解耦控制方法。在多變量控制理論和實踐中，人們提出了解耦控制問題，即如何通過外部控制手段(如狀態(tài)反饋)將多變量系統(tǒng)解耦，變成若干個互相獨立的單輸入單輸出(SISO)系統(tǒng)，從而可用單變量控制的各種成熟技術(shù)來完成系統(tǒng)的設(shè)計。我們可以用傳統(tǒng)的PID控制器，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對多變量系統(tǒng)進行等進行解耦，使多變量系統(tǒng)的控制達到最優(yōu)狀態(tài)。自動化專業(yè)是實踐性很強的專業(yè)，培養(yǎng)和提高學(xué)生工程動手能力一直是該專業(yè)培養(yǎng)計劃的一個重要環(huán)節(jié)。自動化技術(shù)又是一門工程實踐性很強的技術(shù)，掌握自動化技術(shù)既要有扎實的專業(yè)理論基礎(chǔ)，還要有工程實踐解決實際問題的能力。 研究解耦控制系統(tǒng)目的及意義 自動化技術(shù)是當代發(fā)展迅速，最引人矚目的高技術(shù)之一，是推動新的技術(shù)革命和新的產(chǎn)業(yè)革命的核心技術(shù)。稱被控制變量與操作變量在調(diào)整過程互相影響的對象為耦合對象，而解除這種耦合關(guān)系的過程稱之為解耦。對于這種存在耦合的對象，工業(yè)過程控制要求系統(tǒng)能夠安全穩(wěn)定地運行，又有較好的調(diào)節(jié)性能，能以較小的誤差跟蹤設(shè)定值的變化，并使穩(wěn)態(tài)誤差為零。關(guān)鍵字：解耦控制系統(tǒng)；多變量解耦；單神經(jīng)元自適應(yīng)PIDThe Research Of Single Neuron PID Multivariable Decoupling ControlAbstract For the nonlinear, heavy delay, the strong coupling characteristics of multivariable systems, Researchers are difficult to find an effective control strategy. For multivariable systems, the coupling, and some can be taken to adjust capacity and transfer the appropriate amount of matching, and retuning regulator approaches to overe. PID control method is one of the traditional control methods and gets good effects under many application situations. But with the increase in plexity of manufacture technology and demands of industrial process performance, the conventional PID control can not meet the requirement of closed loop optimized control, Intelligent control independent of model of a plant and based on knowledge offers a new idea for improving the process control quality, of which neural network as one of modern information process technologies, has some advantages in many applications. Neural network control became a regarded research direction. Single neuron as a neural network the basic unit, has the very strong ability in information synthesis, study memory, selfstudy, and adaptation, so, it can deal with some processes that are difficult to describe with the model or rule, structure is simple and calculation is very easy. * If they bination, they can to some extent solve the traditional PID controller difficult online realtime setting parameters, some difficult to deal with plex process and parameters slow timevarying systems for effective control inadequate. It is use the single neuron adaptive PID controller39。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為現(xiàn)代信息處理技術(shù)的一種，正在很多應(yīng)用中顯示它的優(yōu)越性，它在自動控制領(lǐng)域的應(yīng)用成果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制也成為令人矚目的發(fā)展方向。遼寧科技大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第24頁單神經(jīng)元PID多變量解耦控制研究摘 要對于具有非線性、大遲滯、強耦合特點的多變量系統(tǒng)，研究人員很難找到理想方法解決控制中的諸多問題?；谥R且不依賴于模型的智能控制為解決這類問題提供了新的思路，成為目前提高過程控制質(zhì)量的重要途經(jīng)。正是利用它們的優(yōu)點做成單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器對多變量系統(tǒng)進行解耦控制會起到一個很好的控制效果。 Single Neuron Adaptive PID目 錄摘 要 IAbstract II 1 課題研究背景 1 工業(yè)控制中常見的耦合現(xiàn)象 1 研究解耦控制系統(tǒng)目的及意義 2 解耦控制的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3 解耦控制研究現(xiàn)狀和成果 3 解耦控制的研究方法和內(nèi)容 3 4 PID控制的基本原理 4 數(shù)字PID控制算法 5 位置式PID控制算法 5 增量式PID控制算法 6 7 單神經(jīng)元簡介 7　單神經(jīng)元模型 7 單神經(jīng)元學(xué)習(xí)規(guī)則 7 基于單神經(jīng)元的PID控制 8 基于單神經(jīng)元的自適應(yīng)PID控制器 8 12 多變量過程控制系統(tǒng)解耦控制 12 多變量過程控制系統(tǒng)解耦原理與方法 12 多變量過程控制系統(tǒng)智能解耦技術(shù) 17 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID多變量解耦控制 17結(jié) 論 22致 謝 23參考文獻 24第1章 緒論多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，往往存在有一定程度的耦合作用，一個輸入信號的變化可能會使多個輸出量發(fā)生變化，每個輸出量也不只受一個輸入信號的影響。 課題研究背景耦合是生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)普遍存在的一種現(xiàn)象，是避免不了的，生產(chǎn)過程是一種有序過程，環(huán)環(huán)相扣，變量間關(guān)系錯綜復(fù)雜，一個過程變量的波動往往會影響多個變量的變化，的改變對、同時發(fā)生影響，同樣，的改變也同時對、發(fā)生影響。還有電力系統(tǒng)的頻率、功率與電壓是三個需要控制又彼此相關(guān)的量精餾塔的頂部產(chǎn)品成分和回流量壓力與溫度關(guān)聯(lián)，底部產(chǎn)品的成分、回流、送料速度以及塔板溫度等，都是一些彼此有關(guān)聯(lián)的量；因此，多變量系統(tǒng)的控制問題是有豐富內(nèi)涵和實際工程背景的課題[1]。自動化專業(yè)畢業(yè)生面臨的是一個五彩紛呈、擇業(yè)范圍廣闊的人才市場，具有豐富的多樣性選擇，為了適應(yīng)各種工作的需求，自動化專業(yè)的學(xué)生需要學(xué)習(xí)的自動化領(lǐng)域中的知識愈來愈多，要求掌握的自動化技術(shù)范圍越來越寬。為我們在以后的學(xué)習(xí)和工作打下一個良好的基礎(chǔ)，使我們畢業(yè)以后能更好、更快的融