張?jiān)蚀T 姜正義 甄海鋒

摘 要：在智能遮雨平臺(tái)中，利用減速電機(jī)和舵機(jī)協(xié)調(diào)搭配伸展遮雨布，良好的遮雨性能是其在同類產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)根本，傳統(tǒng)的控制算法難以對(duì)復(fù)雜的天氣環(huán)境及時(shí)作出良好反應(yīng)。針對(duì)此問(wèn)題，本文提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和位置式PID算法結(jié)合，通過(guò)參數(shù)的自適應(yīng)整定，對(duì)遮雨棚在極端天氣下伸展進(jìn)行優(yōu)化，使其工作更加穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；自適應(yīng)；最優(yōu)控制；PID

1. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器

設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)時(shí)包括數(shù)字PID控制器，由學(xué)習(xí)算法在線得出 、 、 參數(shù)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳遞中：輸入層每個(gè)單元輸入一個(gè)值，如 ， ， ， ，每個(gè)初始值與權(quán)重的乘積加上偏向得到隱含的輸入，在經(jīng)過(guò)非線性方程計(jì)算得到隱含層輸出，此時(shí)隱含層輸出乘上本身的權(quán)重加上偏向后在經(jīng)過(guò)非線性轉(zhuǎn)換得到輸出值。對(duì)于誤差計(jì)算： 為目標(biāo)值，即設(shè)定值，預(yù)測(cè)值即前向輸出值。用目標(biāo)值減去預(yù)測(cè)值乘以預(yù)測(cè)值乘以1減去預(yù)測(cè)值，即得輸出層誤差。之后進(jìn)行權(quán)重更新，偏向更新。定義 為學(xué)習(xí)率，可設(shè)置為0-1之間的值。通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)，我們可以從輸出得到 、 兩個(gè)參數(shù)，從而控制電機(jī)。

2.仿真與實(shí)驗(yàn)

2.1 仿真測(cè)試

智能晾曬系統(tǒng)通過(guò)控制直流電機(jī)來(lái)達(dá)到控制速度的目的，其傳遞函數(shù)為：

定義學(xué)習(xí)率L為0.3，初始化權(quán)重和偏向隨機(jī)在-1至1之間，或者-0.5到0.5之間，在控制系統(tǒng)中階躍信號(hào)作為輸入時(shí)，對(duì)系統(tǒng)性能及穩(wěn)定性影響較為嚴(yán)峻。

輸入階躍信號(hào)時(shí)，輸出的速度目標(biāo)值超調(diào)量較小，且響應(yīng)較快，說(shuō)明該算法滿足快速穩(wěn)定張開(kāi)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求，穩(wěn)定性和適合性較強(qiáng)。

2.2 實(shí)際測(cè)試

本文分別測(cè)試了衣架傳統(tǒng)控制方式下和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方式進(jìn)行跟蹤追逐的運(yùn)行結(jié)果。在測(cè)試100組數(shù)據(jù)后，結(jié)果如表1所示。

經(jīng)過(guò)測(cè)試后，本文采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)算法可以很好的保證衣架迅速根據(jù)不同環(huán)境做出反應(yīng)，說(shuō)明如下：

（1）本文所采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)算法，可以在雨雪天氣更快速的實(shí)現(xiàn)張開(kāi)，而三種情況下應(yīng)用同一PID參數(shù)對(duì)天氣情況的適應(yīng)并不理想。

（2）在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，僅依靠傳統(tǒng)PID控制參數(shù)，衣架張開(kāi)時(shí)會(huì)不穩(wěn)定設(shè)置出現(xiàn)電機(jī)堵轉(zhuǎn)現(xiàn)象，而經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)算法則有效的解決了突如其來(lái)的干擾。

參考文獻(xiàn)：

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