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基于SMULINK的单神经元自适应PID控制器研究 杜晓婷，方飞 （安徽三联学院电子电气工程学院，安徽合肥230061） 摘要：本文分析了单神经元自适应PID控制器结构，给出了基于有监督的Hebb学习规则的算法模型，在此基础上做出改进，建立了神经元自适应控制器SIMULINK仿真模型，并对被控对象进行仿真研究. 关键词：pid控制器；单神经元；simulink ：TP273：A：1673-260X（xx）04-0016-02 1引言 神经元指的是神经网络中最小的处理单元，单个的神经元处理信息功能较为单一，一般只应用于一些简单的信息处理.而传统的PID控制器虽然结构简单，控制直观，使用方便，但需要建立在具有非常精确的数学模型的确定系统之上.如果将单个的神经元与传统的PID控制器相结合，便可实现复杂系统控制以及时变系统控制，称为单神经元自适应PID控制器.其控制效果较传统的PID控制器优越. 2单神经元自适应PID控制器结构图 单神经元自适应PID控制器结构图如图1所示2-3，图中，r（k），y（k）分别为转换器的输入量和控制器的输出量，神经元学习中需要的状态量，从转换器的输出端输出，分别用x1、x2、x3表示，也称为单神经元的输入，K表示神经元的比例系数1. 神经元自适应控制器的输出为： 与增量式算法相比较，神经元自适应控制器中的加权系数wi（k）与增量控制算法中预先设定好的系数不同，通过自学习功能，wi（k）的值可以进行自适应调整. 3有监督的Hebb学习规则 由以上公式可知，这种单神经元控制算法可以看做为可变参数的自适应PID控制. 神经元自适应控制器SIMULINK仿真模型如图2所示： 5仿真结果分析 在单神经元自适应控制器仿真中，令p=i=d0.1，p=0.4，i=0.35，d=0.4，比例系数K=0.06，ts=1ms，改进的Hebb学习规律阶跃响应曲线图如图3-4所示. 6对外部对象发生变化时的适应性（鲁棒性） 在工业控制过程中，如果受到某种外界因素的干扰，便可考验控制器的自适应能力.当对象模型发生变化时，单神经元自适应控制器的自适应效果明显. 单神经元自适应PID控制器对外部对象发生变化的适应性曲线如图5所示： 由以上仿真结果可以看出，单神经元自适应控制器的上升时间，超调量以及调节时间与传统的PID控制器相比，均得到了明显的改善，自适应能力较强，控制效果较优越. 参考文献： （1）刘金琨.先进PID控制matlab仿真（第三版）M.北京：电子工业出版社，xx. （2）舒迪前，李春
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