□ 周 培 □ 顧寄南

江蘇大學 制造業(yè)信息化研究中心 江蘇鎮(zhèn)江 212013

液動調節(jié)閥在石油、化工和船舶等行業(yè)中的地位十分重要，它能夠對溫度、流量、壓力等被控變量進行控制。而閥門控制器作為其重要附件之一，可以改善閥門特性，提高控制精度和速度，增加控制的靈活性。傳統(tǒng)閥門定位器采用常規(guī)PID控制，控制算法簡單，容易實現(xiàn)。但由于液壓系統(tǒng)所處環(huán)境極其復雜，有許多不確定因素，難以建立精確的數(shù)學模型，因此傳統(tǒng)PID已經(jīng)難以滿足控制要求。為了提高液壓控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，克服傳統(tǒng)PID的缺點，本文引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡，設計出具有自適應能力的智能PID控制系統(tǒng)。

1 液動調節(jié)閥控制原理

液動調節(jié)閥控制原理如圖1所示，被控對象是液動調節(jié)閥。將輸入控制信號r（4～20 mA電流信號）與通過傳感器測到的角度反饋值ym進行比較，當偏差為e時，通過A/D信號轉換，輸出信號u來調節(jié)閥的轉動，最終準確達到閥芯所需要的位置。

▲圖1 閥門控制器工作原理

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡整定的PID控制

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)結構

基于BP網(wǎng)絡的PID控制系統(tǒng)結構如圖2所示，控制器由兩部分構成：經(jīng)典的PID控制器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法。前者直接對被控對象進行閉環(huán)控制，后者是根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài)，調整PID控制器的參數(shù)，從而達到性能指標的最優(yōu)化，使輸出層神經(jīng)元的輸出狀態(tài)對應于PID控制器的三個參數(shù)kp、ki、kd，通過神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習和加權系數(shù)調整，使神經(jīng)網(wǎng)絡輸出對應于某種最優(yōu)控制規(guī)律下的PID控制參數(shù)。

▲圖2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器結構

經(jīng)典增量式數(shù)字PID的控制算法為：

式中：kp、ki、kd分別表示比例、積分、微分系數(shù)。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構

本文采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡，其結構如圖3所示。

▲圖3 BP網(wǎng)絡結構

網(wǎng)絡輸入層的輸入為：

式中：x（j）為給定網(wǎng)絡輸入；M為輸入層節(jié)點數(shù)，根據(jù)被控對象的復雜程度，選取M值為4。

網(wǎng)絡隱含層的輸入為：

隱含層的輸出為：

式中：wij（2）為隱含層的加權系數(shù)，上角標（1）、（2）分別代表輸入層、隱含層。

隱含層神經(jīng)元的活化函數(shù)取正負對稱的sigmoid函數(shù)：

網(wǎng)絡輸出層的輸入為：

輸出層的輸出為：

式中：wli（3）為輸出層加權系數(shù)，上角標（3）代表輸出層。

輸出層的3個輸出分別對應PID控制器的3個參數(shù)，即：

因為PID控制器的3個參數(shù)均不能取負數(shù)，所以輸出層神經(jīng)元活化函數(shù)為非負的sigmoid函數(shù)，即：

取性能指標函數(shù)為：

3 系統(tǒng)仿真

液動調節(jié)閥采用閉環(huán)液壓伺服控制，根據(jù)已知參數(shù)及液壓系統(tǒng)的特點，推導出閉環(huán)傳遞函數(shù)為：

▲圖4 常規(guī)PID階躍響應曲線

▲圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡PID階躍響應曲線

▲圖6 參數(shù)自適應曲線

通過MATLAB/Simulink對常規(guī)PID仿真，結果如圖4所示。針對神經(jīng)網(wǎng)絡PID，本文選用3層網(wǎng)絡，網(wǎng)絡結構為4-5-3，學習速率為0.28，慣性系數(shù)為0.04，加權系數(shù)區(qū)間為［-0.5～0.5］之間的隨機數(shù)，編寫神經(jīng)網(wǎng)絡程序后，輸入階躍響應信號，其階躍響應曲線如圖5所示，參數(shù)自適應曲線如圖6所示。

由圖4和圖5對比可知，常規(guī)PID出現(xiàn)了較大的波動，而且趨向穩(wěn)定的時間較長。BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID幾乎沒有超調量，而且很快達到穩(wěn)定狀態(tài)。

4 結束語

本文針對液動調節(jié)閥的液壓伺服控制系統(tǒng)分別設計了常規(guī)PID控制器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制器，通過MATLAB仿真表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的控制效果比普通PID的控制效果更優(yōu)，而且具有超調量小、魯棒性強等特點。

［1］ 薄永軍.溫室溫度控制系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制算法研究［J］.安徽農(nóng)業(yè)科學，2014，42（13）：4102-4104.

［2］ 丁曙光，吳衛(wèi)平，桂貴生.基于神經(jīng)網(wǎng)絡PID的液壓位置伺服控制的研究［J］.組合機床與自動化加工技術，2009（3）：49-51.

［3］ 劉金琨.先進PID控制及其MATLAB仿真［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2003.

［4］ 劉曙光.液壓伺服系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡 PID控制［D］.南京：南京理工大學，2004.