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        鎂蒸汽生成裝置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制性能研究

        2022-07-07 10:42:14蘇東海
        一重技術(shù) 2022年3期
        關(guān)鍵詞:階躍權(quán)值神經(jīng)元

        趙 曦,蘇東海

        鎂蒸汽生成裝置利用系統(tǒng)的升降平移旋轉(zhuǎn)動作將原料混合、加熱、反應(yīng)來制備鎂蒸汽。裝置中的送料系統(tǒng)采用液壓伺服控制系統(tǒng),以使原料混合反應(yīng)的過程更加平穩(wěn)、快速。本文通過在構(gòu)建的仿真模型中分別加入PID 控制模塊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制模塊,利用simulink 進行仿真及分析研究。

        1 建立數(shù)學(xué)模型

        2 PID 優(yōu)化

        由于被控對象無法達(dá)到期望值,需要對控制系統(tǒng)進行校正,使系統(tǒng)達(dá)到理想的輸出效果。在經(jīng)典控制方法中,首先考慮的是PID 控制。PID 控制以系統(tǒng)偏差為基礎(chǔ),利用線性組合方法,將偏差的比例、積分、微分系數(shù)組合在一起對被控對象進行控制,是一種反饋控制方法,先利用積分作用消除靜態(tài)誤差,再利用微分對未來進行預(yù)測。其控制規(guī)律為:

        整定PID 參數(shù)的方法有很多種,本文先通過Z-N 臨界比例法找到參數(shù)的最大值,再通過試湊法找到控制性能最好的一組參數(shù)[1]。在Simulink 中構(gòu)建由PID 控制的系統(tǒng)仿真模型,仿真后得到系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線圖(見圖1)

        圖1 不同PID 參數(shù)的階躍響應(yīng)曲線

        通過設(shè)定不同參數(shù)值,比較3 個參數(shù)對系統(tǒng)產(chǎn)生的影響,結(jié)果當(dāng)KP=1.38,KI=1.28,KD=0.1 時,系統(tǒng)無超調(diào),達(dá)到穩(wěn)定的時間也較快,穩(wěn)態(tài)誤差符合系統(tǒng)要求。

        3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 優(yōu)化

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制器可以解決普通PID 控制器無法實時調(diào)整,無法適應(yīng)系統(tǒng)非線性的不足。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的優(yōu)點,并且可以逼近非線性函數(shù)。因此,可以優(yōu)化系統(tǒng)的控制性能[2]。

        3.1 單神經(jīng)元PID 控制優(yōu)化

        單神經(jīng)元中有3個連接權(quán)值,分別用這三個連接權(quán)值對PID 控制器中的三個參數(shù)進行替換(見圖2)。

        圖2 單神經(jīng)元PID 控制原理圖

        在控制過程中,需要加強單神經(jīng)元之間的連接強度,修改加權(quán)值可以達(dá)到這一目的。在控制中采用學(xué)習(xí)規(guī)則修改加權(quán)值,所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征是對連接進行加強學(xué)習(xí)。本文采用有監(jiān)督Hebb 學(xué)習(xí)規(guī)則[3],將引入的誤差通過學(xué)習(xí)規(guī)則自動調(diào)節(jié)輸入權(quán)值。單神經(jīng)元PID 控制器控制算法為:

        PID 控制器的三個參數(shù)比例、積分、微分可以選擇適合的學(xué)習(xí)速率;而對系統(tǒng)產(chǎn)生重要影響的另一個因素是單神經(jīng)元中的比例系數(shù)K,K 值過大會縮短穩(wěn)定時間,加快響應(yīng)速度,但會產(chǎn)生較大超調(diào),K 值偏小會延長穩(wěn)定時間,所以選取K 值時應(yīng)慎重。

        在simulink 中對單神經(jīng)元PID 控制模塊進行編程與建模(見圖3)。

        圖3 單神經(jīng)元PID 控制模塊

        3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制優(yōu)化

        將BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與普通PID 結(jié)合,以系統(tǒng)性能的狀態(tài)為基礎(chǔ),經(jīng)過學(xué)習(xí)利用任意非線性表達(dá)能力可以取得最佳控制效果[4]。BP-PID 控制器由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)典PID 控制器兩部分組成。在經(jīng)典PID 控制器中,其三個基本參數(shù)需要及時調(diào)整,為此要通過BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)來達(dá)到目的。學(xué)習(xí)率的取值過大或過小對系統(tǒng)都會產(chǎn)生影響,在學(xué)習(xí)過程中需要及時調(diào)整,且如何選擇權(quán)值的儲值也應(yīng)該謹(jǐn)慎,如果儲值不穩(wěn)定就會對系統(tǒng)的學(xué)習(xí)速度產(chǎn)生影響(見圖4)。

        圖4 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制器原理圖

        前饋網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層、輸出層組成,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在三層前饋網(wǎng)絡(luò)中可以雙向傳播。PID控制器中的三個參數(shù)與輸出層中的三個輸出對應(yīng),并且這三個參數(shù)的值為正。Sigmoid 函數(shù)值非負(fù),作為輸出層神經(jīng)元活化函數(shù)。

        對加權(quán)系數(shù)的修正,采用梯度下降法。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層加權(quán)系數(shù)的修正公式為:

        在simulink 中對BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 模塊進行編程和構(gòu)建,對單神經(jīng)元PID 模塊進行替換(見圖5)。

        在simulink 中對以上兩種控制方式進行仿真,得到系統(tǒng)的階躍曲線后,將兩種控制方式與普通PID 進行對比(見圖6)。

        從仿真階躍曲線可知,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 的控制性能明顯優(yōu)普通PID,達(dá)到穩(wěn)定所需時間更短,無超調(diào),所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制算法對系統(tǒng)的控制能力更強。

        4 結(jié) 語

        本文通過對采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制的鎂蒸汽生成裝置進行研究,在建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 模塊,利用Matlab/Simulink 進行仿真,與普通PID 控制進行對比后,得出以下結(jié)論:

        (1) 加入PID 控制后會縮短系統(tǒng)的穩(wěn)定時間,減小系統(tǒng)的超調(diào)。

        (2) 在系統(tǒng)中用單神經(jīng)元PID 控制和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID 控制替換普通PID 控制后,系統(tǒng)的控制性能得到大幅改善。此種控制方式可以消除普通PID 控制的缺點,使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的時間更短。

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