【正文】 ，是一種行之有效的控制器。 在 simulink仿真窗口搭建如下的控制模塊，其中控制模塊為 ,傳遞函數(shù)為已知系統(tǒng)的。 37 由于種種未知的原因，系統(tǒng)沒有成功的運行出來?。。? 單神經(jīng)元自適應控制算法 單神經(jīng)元控制算法介紹 單神經(jīng)元自適應控制結(jié)構(gòu)如圖所示： 單神經(jīng)元自適應控制器是通過對加權(quán)系數(shù)的調(diào)整來實現(xiàn)自適應、自組織功能、控制算法為： 如果權(quán)系數(shù)的調(diào)整按有監(jiān)督 Hebb學習規(guī)則實現(xiàn)，即在學習算法中加入監(jiān)督項 Z（ k），則神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)系數(shù)學習算法如下： 38 ? 為學習速率， K為神經(jīng)元的比例系數(shù)， K0。 K值的選擇非 常的重要。 K值越大，則快速性越好，但超調(diào)量大，甚至可能使系統(tǒng)不穩(wěn)定。當被控對象時延增大時， K值必須減少，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。 K值選擇越小，會使系統(tǒng)的快速性變差。 單神經(jīng)元控制算法實現(xiàn) 系統(tǒng)離散后的 被控對象為： num =[0 ]。 den =[ ]。 y(k)=den(2)*y_1den(3)*y_2den(4)*y_3+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3。 輸入指令 r(t)=1。，采樣時間為 1ms，采樣有監(jiān)督的 Hebb學習規(guī)則實現(xiàn)權(quán)值的學習， 初始值去 W=[ ]。 ? =。K= 39 chaotiao =% 2%調(diào)整時間 ；沒有穩(wěn)態(tài)誤差。 40 4. 計算機人機界面設計 含有 PID 界面設計 (程序見附件 3) 設計如下 GUIDE后臺程序 如下圖，含有的模塊有 4 個 exit模塊， 5個 static text 模塊，一個 panel模塊，一個 axis模塊， 2個 pushbutton模塊；一個主菜單包含子菜單更新和關(guān)閉功能，并且能夠在關(guān)閉的實現(xiàn)對話框的是否保存提醒。 41 運行如下 軟件界面說明： num表示系統(tǒng)傳遞函數(shù)的分子組成的向量； den表示系統(tǒng)傳遞函數(shù)的分母組成的向量。 PID是用戶要輸入的 Kp Ki Kd 三個整定的參數(shù)。即控制系統(tǒng)參數(shù)輸入面板是由用戶進行輸入的，默認狀態(tài)如上圖所示。 42 軟件界面運行結(jié)果說明：控制系統(tǒng)參數(shù)輸入面板完成之后，可以點擊“更新”刷新系統(tǒng)顯示狀態(tài)。 閉環(huán)傳遞函數(shù)下可以實時顯示 ，經(jīng)過后臺 計算的傳遞函數(shù)公式。右邊的圖形界面是對單位階躍輸出的響應。 伺服控制 PID 界面設計 設計如下 GUIDE后臺程序 如下圖，含有的模塊有 3 個 exit模塊， 7個 static text 模塊，一個 panel模塊，一個 axis模塊， 2個 pushbutton模塊；一個主菜單包含子菜單更新和關(guān)閉功能，并且能夠在關(guān)閉的實現(xiàn)對話框的是否保存提醒。 43 運行可得： 軟件界面使用說明： kp ki kd 是要用戶整定的參數(shù)，界面顯示的三個參數(shù)是系統(tǒng)的默認顯示，用戶可以根據(jù)系統(tǒng)的響應隨時更改。 “更新”功能，對新的 kp ki kd帶入系統(tǒng)運行。“重置” kp ki kd三個參數(shù)回復默認 44 狀態(tài)。 “ 系統(tǒng)穩(wěn)定判定 ” 功能顯示 “ 此系統(tǒng)不是穩(wěn)定 ” 或 “此系統(tǒng)不 穩(wěn)定 ” [Finalvalue,peaktime,overpercent,risetime,settingtime]顯示系統(tǒng)的性能指標 更新之后的伺服控制系統(tǒng)： 主菜單“ File”下有三個子菜單 update、 reset、 close；其中 close 的功能如上圖所示。 5 設計總結(jié) 比較四種 控制策略的優(yōu)缺點 控制對象 穩(wěn)態(tài)誤差 超調(diào)量 調(diào)整時間 算法優(yōu)缺點 連 模擬電路系 無 小 連續(xù) PID在本文中的效果是最 45 續(xù)PID 統(tǒng)，硬件電路。不能直接進行計算機控制 %2% 于 理想的。滿足系統(tǒng)的設計要求。但是不能自我調(diào)整 PID參數(shù)，不能在線控制。 數(shù)字PID 計算機控制，屬于軟件控制 無 4%2% 小于 數(shù)字 PID最大優(yōu)點是屬于離散控制，可以實現(xiàn)軟控制，便于算法編程。但是有超調(diào)量 模糊PID 計算機控制，屬于軟件控制 無 4%2% 小于 屬于自適應控制，不需要精確的數(shù)學模型，依靠經(jīng)驗，誤差比較大 單神經(jīng)元 計算機控制，屬于軟件控 制 無 %2% 小于 屬于自適應控制，不需要經(jīng)驗，可以在線控制，是理想的控制策略 設計心得體會 本次課程設計是大學的最后一個設計，前期由于大家保研和找工作，都沒能很好的投入但最后還是通過大家的努力的補上來。 通過運用計算機 PID控制實現(xiàn)對三相異步電動 機的高精度控制。從設備的選取到控制策略，都學到并做到了好多！ 我 們 對 PID控制原理有了更深刻的理解 PID調(diào)節(jié)需要耐心細心。PID調(diào)節(jié)要注意參數(shù)的整定和采樣周期的選擇。如果加入積分控制后動態(tài)性能下降，不能令人滿意，可以加入微分控制。試驗 中也存在一些問題，如 位置式 PID控制算法控制有時候會出現(xiàn)較大幅度的誤動作，沒有增量式準確，而且還可以進一步采用更加準確的 PID系統(tǒng)。 我們 即將離開學校，但在實驗中，通過查找資料了解并 學到的許多原理及方法在生產(chǎn)生活中還有很多應用，但有很多依然不會，這更激發(fā)了我們?nèi)フ莆崭嗟闹R，去解決實際問題， 由于時間有限，我 們 的能力也有限，只是對該設計有較為粗淺的認識，整體的程序還有待改善。但通過查閱文獻，及認真全面的復習，我 們 還是對伺服控制有了進一步的掌握，但以后要做的努力和學習還有很多，感謝老師本學期的耐心授課和教導， 我 們 會一如既往的帶著興趣去學習，去努力的！ 最后也祝老師新年快樂，幸福平安！也祝大家都能事業(yè)有成。 附錄 一： 連續(xù) PID 程序 %編寫多項式加法程序 function poly=polyadd(poly1,poly2) if length(poly1)length(poly2) short=poly1。 long=poly2。 else short=poly2。 46 long=poly1。 end mz=length(long)length(short)。 if mz0 poly=[zero(1,mz),short]+long。 else poly=short+long。 end %%%%%%%%%%主程序部分 close all clc clear all num1=[ 2817 11930]。 den1=[1 1501 2021 11730]。 kp=20。 ki=20200。 kd=0。 numPID=[kd kp ki]。 denPID=[1 0]。 %計算多項式乘法 num=conv(num1,numPID)。 %多項式加法 den=polyadd(conv(den1,denPID),conv(num1,numPID))。 [r,p,k]=residue(num,den)。 t=0::1。 y=step(num,den,t) figure et(t,y) step(num,den,t) axis([0 1 0 ])。 grid on sys=tf(num,den)。 [z,p,k]=zpkdata(sys,39。v39。) ii=find(real(p)0) Np=length(ii)。 if (Np0) %set(,39。string39。,39。此系統(tǒng)是穩(wěn)定 39。) disp(39。%%%%%%%%% 此系統(tǒng)不是穩(wěn)定 %%%%%%%%%%%%%%39。) else %set(,39。string39。,39。此系統(tǒng)是不穩(wěn)定 39。) disp(39。%%%%%%%%% 此系統(tǒng)是穩(wěn)定 %%%%%%%%%%%%%%39。) end Finalvalue=polyval(num,0)/polyval(den,0)。 [Y,t]=step(sys,t)。 47 [Ymax,k]=max(Y)。 peaktime=t(k)。 %峰值時間 overpercent=100*(YmaxFinalvalue)/Finalvalue。 %最大超調(diào)量 n=1。 while Y(n)*Finalvalue n=n+1。 end m=1。 while y(m)*Finalvalue m=m+1。 end risetime=t(m)t(n)。 %上升時間 L=length(t)。 while (Y(L)*Finalvalue amp。 Y(L)*Finalvalue) L=L1。 end settingtime=t(L)。 %調(diào)整時間 out=[Finalvalue,peaktime,overpercent,risetime,settingtime] 附錄 二：數(shù)字 PID 程序 %PID Controller clear all。 close all。 ts=。 sys=tf([ 2817 11930],[1 1501 2021 11730])。 dsys=c2d(sys,ts,39。z39。)。 %連續(xù)離散化 [num,den]=tfdata(dsys,39。v39。)。 u_1=。u_2=。u_3=。 y_1=。y_2=。y_3=。 x=[0,0,0]39。 error_1=0。 for k=1:1:1000 time(k)=k*ts。 kp=10。ki=3000。kd=0。 rin(k)=1。 %Step Signal u(k)=kp*x(1)+kd*x(2)+ki*x(3)。 %PID Controller %Restricting the output of controller if u(k)=10 u(k)=10。 end if u(k)=10 u(k)=10。 end 48 %Linear model yout(k)=den(2)*y_1den(3)*y_2den(4)*y_3+num(2)*u_1+num(3)*u_2+num(4)*u_3。 error(k)=rin(k)yout(k)。 %Return of parameters u_3=u_2。u_2=u_1。u_1=u(k)。 y_3=y_2。y_2=y_1。y_1=yout(k)。 x(1)=error(k)。 %Calculating P x(2)=(error(k)error_1)/ts。 %Calculating D x(3)=x(3)+error(k)*ts。 %Calculating I error_1=error(k)。 end figure(1)。 plot(time,rin,39。b39。,time,yout,39。r39。)。 xlabel(39。time(s)39。),ylabel(39。rin,yout39。)。 title(39。單位階躍響應曲線 39。) grid minor 附錄 三：控制系統(tǒng) GUI 界面程序設計 function varargout = tfFCN_GUI(varargin) gui_Singleton = 1。 gui_State = struct(39。gui_Name39。, mfilename, ... 39。gui_Singleton39。, gui_Singleton, ... 39。gui_OpeningF39。, @tfFCN_GUI_OpeningF, ... 39。gui_OutputF39。, @tfFCN_GUI_OutputF, ... 39。gui_LayoutF39。, [] , ... 39。gui_Callback39。, [])。 if nargin amp。amp。 ischar(varargin{1}) = str2func(varargin{1})。 end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainf(gui_State, varargin{:})。 else gui_mainf(gui_State, varargin{:})。 end function tfFCN_GUI_OpeningF(hObject, eventdata, handles, varargin) = hObject。 set(, 39。String39。, 39。[ 2817 11930]39。)。 set(,