PID自适应控制

1、PID自适应控制PIDAdaptiveC on trol夏红王慧李平Xia Ho ng Wang HuiLi Pi ng自动化与仪表第11卷 1996 第4期 ？41?孚94-2(1 Q CfiiziziJoumiiil BI>ectriMiic Pufelishitiig ELouss All rightshlipr.x1.自动化与仪表第11卷 1996 第4期 ？#?孚94-2(1 Q CfiiziziJoumiiil BI>ectriMiic Pufelishitiig ELouss All rightshlipr.x1.1引言在PID控制中，一个关键的问题便是 PID 参数

2、整定。传统的方法是在获取对象数学模型 的基础上，根据某一整定原则来确定 PID参 数。然而实际的工业过程往往难以用简单的一 阶或二阶系统来描述，且由于噪声、负载扰动等 因素的干扰，还可以引起对象模型参数的变化 甚至模型结构的改变。这就要求在PID控制中，不仅PID参数的整定不依赖于对象数学模 型，而 PID参数能在线调整，以满足实时控制的要求。本文提出将PID继电自整定与神经网络相结合，共同完成PID自适应控制任务。 2系统构成如图1所示，PID控制器由一个二层线性 网络构造1，2，网络权的初值由PID继电自整定法3提供。实施控制时，先将开关T置于S 处，进行PID参数整定，将所得的参数做适当

3、 的修正后作为网络权的初值，然后将开关T置 于V处，进入系统自适应控制。2.1 PID继电自整定图1PID自适应控制系统基于继电反馈的 PID参数自动整定方法 用继电特性的非线性环节代替Ziegler Nichols法中的纯比例器，使系统出现极限环，从而获得 所需的临界值。设继电器特性幅值为d，继电器滞环宽度为h,且被控过程的广义对象传递函数为G(S) 用 N代表非线性兀件的描述函数，则对无滞环的继电器型有N = (4d/ na) < 0(1)对于具有滞环的继电器非线性有N = 2(4d/na) < - arcsin (h/ a)(2)中，a为继电器型非线性环节输入的一次谐波 振幅

4、。只要满足方程：G(j3)= - (1/N)(3)则系统输出将出现极限环。得到的临界增益Ku为：Ku = (4d/ na)(4)临界振荡周期tu通过直接测量相邻两个输出 过零的时间值确定。对继电器型自动整定过程中控制器数的计 算有许多种方法，考虑到神经网络的自适应及 学习功能，以及各种计算方法的复杂程度，本文 选用较为简单的临界比例度法，即kc = 0. 6ku ti = 0. 5tu td = O. 125tu式中，kc为比例增益,ti为积分时间，td为微分 时间。2.2神经网络PID控制器根据PID控制器的近似离散算式，用一个两自动化与仪表第11卷 1996 第4期 ？#?孚94-2(1

5、Q CfiiziziJoumiiil BI>ectriMiic Pufelishitiig ELouss All rightshlipr.x1.自动化与仪表第11卷 1996 第4期 ？#?孚94-2(1 Q CfiiziziJoumiiil BI>ectriMiic Pufelishitiig ELouss All rightshlipr.x1.夏红，现在浙江大学工业控制研究工作。地址：杭州市邮政编码：310027 收稿日期:1995年9月30日(磁盘来稿)自动化与仪表第11卷 1996 第4期 ？#?孚94-2(1 Q CfiiziziJoumiiil BI>ectriM

6、iic Pufelishitiig ELouss All rightshlipr.x1.PID自适应控制夏红王慧李平图2神经网络PID控制器层线性神经网络构造控制器，如图2所示。 其输入层为：Pi(t) =e(t)tP2(t)=刀 e(i)tsi =oP3(t)=警山=e(t)-严-1)t sts式中,ts为采样时间。网络的输出为u(t) = Wl Pl(t) +W2P2(t) +W3P3(t) 其中Wl为权系数。可见此神经网络控制器 具有PID控制器结构。神经网络PID控制器系数修正算式为： Wi (t) = lryr(t + 1) - y(t + 1)Pi(t) = 5Y5(T(+1)(9

7、)5u(t)其中,0 <lr <1为学习步长，可根据 Sc变化。5y/ 5u可由差商近似地求取4 ，即 :5(y + 1) = y(t + 1) - y(t)5u(t)= u(t) - u(t - 1)由此,神经网络权系数Wi便可在线修正。网络权系数 Wi的初值，本文采用由 PID继 电自整定所获取的参数值来确定。权系数初值 的确定，不仅关系到网络能否达到全局最小点 , 同时对网络学习时间的长短有较大的影响 。由 继电自整定法整定而得的 PID参数，在控制要 求不是很高的情况下，基本能满足要求。因此 将继电自整定PID参数做适当修正，作为W i 的初值。W1 (0) = akcW2

8、 (0) =akc/tiW3 (0) = akctd其中，0 <a< 1为修正率。4仿真研究本文选用三种在实际工业过程中较具代表 性的过程函数，进行仿真研究。并将本文所提 出的PID自适应控制法，与应用较广的 ZieglerNichols法、以及用(0,1)间的随机值作为神经网络PID控制器初值的控制法(以下简称0 1法)，进行设定值改变及负载扰 动控制响应的比较。4.1 一阶加纯滞后过程G(S) = Kpe-Ts/ (TS + 1)(10)取 kp= 1 t = 1 , T = 1由图3可知,ZN法的超调量较大;01 法的回复时间较长，并且其负载响应在3种方法中是最差的；PID神

9、经自适应法用继电自整 定PID参数作神经网络初值，不但降低了超调量,减弱了过程响应的振荡程度，并使回复时间减短，复载响应质量也有所改善。图3一阶加纯滞后过程响应曲线4.2 二阶加纯滞后过程 G(S) = kpe- Ts/ (T1S + 1) ( T2S + 1) (11)取 kp = 0. 18676 t = 0. 5 ,T1 =2. 5 ,T2 = 0. 25从图4中可以看出，对二阶加纯滞后过程， PID神经自适应法与Z N法相比，其降低了过程响应的超调量，减弱了振荡程度；与 0 1法相比，虽然响应的超调量有所增加，但回复时间减短，负载响应质量提高。同时，比 较曲线3、4可知，随a减小，过程

10、响应的超调量 降低，回复时间加长，负载响应逐渐变坏，所以 a的选取，应综合考虑超调量、回复时间以及负 载响应等多方面的因素 。4.3高阶过程G(S) = Kp/ (1 + TS)n(12)取 kp = 1 ,n= 4,T = 1由于网络初值选取不当 ,0 1法造成过程 响应急剧振荡，超调量及回复时间较大，如图5© 1994-201 fiJouumjj EltetriKiic Puhi i.sh img EL&uss All rights； reiurycdllp:c?xa.nutPID自适应控制夏红王慧李平© 1994-201 fiJouumjj EltetriKi

11、ic Puhi i.sh img EL&uss All rights； reiurycdllp:c?xa.nutPID自适应控制夏红王慧李平Automation and Instrumentation vol. 11 No. 4 1996© 1994-201 fiJouumjj EltetriKiic Puhi i.sh img EL&uss All rights； reiurycdllp:c?xa.nut控制系统5结论本文提出了将 PID继电自整定与神经网络PID控制器相结合的PID自适应控制法。以神经网络构造PID控制器,解决了 PID参数在线调整的问题,使PID

12、控制器适用范围更 广。以继电自整定 PID参数确定网络初值，使图4二阶加纯滞后过程响应曲线过程响应超调量降低，回复时间减短，控制质量 提高。仿真结果表明，此方法是可行的。参考文献1 K.J. Hunt ,D. Sbarbaro,R. ZbikowskiandP. J. Gawthrop，“Neu2 ralNetworksforControlSystems ASurvey ” , Automatica , Vol.28 ,No. 6 ,1992 ,1083 1112.2谭永红.基于BP神经网络的自适应控制.控制理论与应用， 1994 ,11(1) .84 87.3 K.J.奥斯特隆姆，B.威顿马

13、克.自适应控制.科学出版社, 1992 ,218 223.图5高阶过程响应曲线4焦李成.神经网络的应用与实现.西安电子科技大学出版社,所示。如同以上两种典型过程，在此高阶过程1993 ,288 307.中,PID神经自适应法在设定值响应、负载响应时,综合质量仍是较佳的。竺花电* J：口2、-t*" y ：a | i-：勺：卜(上接第40页)图3两种控制器阶跃响应自动化与仪表 第11卷 1996 第4期 ?43?© 1与94-2(1 Q CliinziJcEirriiil OctriMiic PuhlishingAll rights 亞已rviil.w.ntl在上升时间、超调

14、量、过渡时间和精度等方面指 标,以及对滞后的克服能力,ANN控制具有和Fuzzy控制一样的控制效果 。参考文献1 D. A. Rutherford and G. C. Bloore , The Imp - lemetion ofFuzzyAlgorithms for control ,roc IEEE 64 (1976) ,572573.2 L. A. Zadeh, Outline of a New Apprroach tothe Analysis of Complex Systems andDecision Processes, IEEET rans. Syst. Man ,Cybern.

15、,Vol. SMC - 3 ,2844 ,No. 1 ,1973.3 Shi- Kuo Change,On the Execution of FuzzyPrograms Using Finite - State Machine , IEEETrans. Computer , Vol. C - 21 , 241 253 ,No. 3 ,1972.4应行仁，曾 南.采用BP神经网络记忆模糊规则的控制，自 动化学报,1 (1991) ,63 67.5陈燕庆，鹿浩编著.神经网络理论及其在控制过程中的应用, 西北工业大学出版社,1991 ,6.6应行仁，三层神经网络隐单元与样本记忆的关系.模式识别 与人

16、工智能,3(1990) ,2944.自动化与仪表 第11卷 1996 第4期 ?44?© 1与94-2(1 Q CliinziJcEirriiil OctriMiic PuhlishingAll rights 亞已rviil.w.ntl本期部分文章摘要自动化与仪表 第11卷 1996 第4期 ？65?/994-2010 ChinaJouinial F-fcclrimic Putilisiirnfii Eltiuss AllhllprJ?v.自动化与仪表 第11卷 1996 第4期 ？65?/994-2010 ChinaJouinial F-fcclrimic Putilisiirnf

17、ii Eltiuss AllhllprJ?v.新型光电液位传感技术研究/蒋宗文 / /自动化与仪表.1996年,11 (4). - 57应用光电转换技术的光电液位传感器具有灵敏度高、精度高、可远距离传输等特点。本文 介绍三种新型光电液位传感器的原理与实施方 法。关键词：光电液位传感器光源 光探测器电机无线遥控器/黄智伟自动化与仪表.1996 年,11(4) . - 2425采用数字编码无线电遥控技术和电机正反 转控制电路，构成电机无线电遥控器，具有遥控、手动、自动定位三种控制功能。关键词：电动机数字编码无线电遥控器用BP神经网络记忆模糊规则的控制算法及其 实现/刘曙光/自动化与仪表.1996年

18、,11 -3940BP神经网络可有效地记忆模糊控制规则 并以“联想记忆”方式使用这些经验。用这种方 法设计的控制器与模糊控制器一样，具有良好的控制效果。关键词:神经网络模糊规则控制器PID自适应控制/夏 红/自动化与仪表1996 年,11 (4). - 41 43本文提出将 PID继电自整定与神经网络 相结合，共同完成PID自适应控制。以一个两 层线性网络构造 PID控制器，将由PID继电自 整定法获取的 PID参数值做适当的修正后作 为网络权的初值，实现对系统的在线控制。 关键词:PID控制神经网络 自适应控制8098单片机在雷达数据显示系统中的应用 /孙 国春/自动化与仪表1996年,11

19、 (4).-47 498098单片机与某型雷达显示器组成的数 据显示系统，在单片机与显示器同步工作的前 提下，能自2动完成数据采集及处理，将目标的 高度以三位数字的形式在显示器上显示，提高了某型雷达的自动化程度。关键词：单片机数据采集同步显示8098STD工控机系统/雷友琴/自动化与仪 表.1996年,11 - 5053以8098单片机为核心的STD工控机系统,主板既可用于组成工控机系统，也可单独用 作智能仪表的控制核心。既可联机开发，也可 自开发。系统配有监控程序及过程控制模块 , 大大简化了过程控制系统的设计工作。关键词:8098STD工控机系统过程控模块总线兼容基本PID自动化与仪表 第

20、11卷 1996 第4期 ？65?/994-2010 ChinaJouinial F-fcclrimic Putilisiirnfii Eltiuss AllhllprJ?v.自动化与仪表 第11卷 1996 第4期 ？65?/994-2010 ChinaJouinial F-fcclrimic Putilisiirnfii Eltiuss AllhllprJ?v.(上接第55页)(1) 能提高或稳定产品质量。该系统能实现各种加热曲线不同要求。自动进行 PID控制,炉温波动小，在1300 C范围以内，小于1. 5 C，尤其适宜高温炉。高速钢工件加热淬火一 次成品合格率可提高 20 %。(2)

21、节能效果十分明显。根据现场统计资 料表明，可节约电能25%左右。(3) 节约维修时间和费用。因不用变档开 关,解决了变档开关触点经常烧坏，频繁修理或 更换所需费用与时间。同时磁性调压器具有承 受短路不会损坏的特点，基本上无需维护。(4) 由于不用大的主接触器，消除了现场噪 声,改善了工人劳动条件。(5) 该系统用数字设定方式来实现调温、控 温,故操作简便。(6) 该系统还可适用于中温盐浴炉和其他 炉型(如电阻炉等)。参考文献1黄一夫.微型计算机控制技术.机械工业出版社.2潘新民.微型计算机控制技术.人民邮电出版社.3张津.8098单片机控制的自动加氨装置.电测与仪表,1994 ,2.自动化与仪

22、表 第11卷 1996 第4期 ？65?/994-2010 ChinaJouinial F-fcclrimic Putilisiirnfii Eltiuss AllhllprJ?v.der to control a system on line ,aAbstracts of Some Articles in ThisLssueResearch on the Novel Photoelectric Technique of Detecting Liquid Level/ Jiang Zongwen / / Autom ationand Instrumen 2 ta - tion. - 1996

23、, 11(4).- 57The photoelectric liquid level transducer has aseriesof advantages,such as good sensiti - vity ,high accuracy,translating messagealong long distanee. In this paper ,theoperating prin - ciple and practical method of three kinds of novel photoelectric liquid leveltransducers ,problem are p

24、resented.Key words :photoelectric liquid level transducer lightsourcelight - electric detector An Electric Motor Radio Remote C on troller/ Huan g Zhiwei /Automati on and In strum en tatio n.- 1996,11(4) . - 2425The electric motor radio remote controller is used by digital encoding radio remote cont

25、rol tech2 nique and electric motorpositive and negative turn control circuit. Its three kinds of control function are remote control ,manual control and automa ticcontrol.Key words :electric motor digital encoding radio remote controllerThe Design and Realization of a Coutrol Algorithm Implemented b

26、y Recoding the Fuzzy Rules Using BP Neural Network/ Liu Shuguang/ Automation and Instrumentation . - 1996 ,11(4) . - 3940Back - Propagation neural network can recork can record the fuzzy control rules efficiently , and u2 tilize these experiences according to associativ ememory. The controller desig

27、ned by this method has good control accuracy like the fuzzy controller does.Key words :neural network fuzzy rules controllerPID Adaptive Con trol/ Xia Ho ng /Automatio n and In strume ntatio n. - 1996 ,11(4) . - 41 43This paper present a PID adaptive control using PID relay autotuning and neura lnet

28、work. In or2neural net work is used asa PID contro - ller and re2fined PID parameters obtained from relay autotuning are chosenasthe initial values of the network weights.Key words :PID control neural network adaptiv econtrolThe Application of 8098Single - Chip Microcomputer in Data Display Sys tem of the Radar/ Sun Guochun /Automation and Instrumentation. - 1996,11(4). - 4749Processors ynchrono usly worki ng with the CRT , the data display system on radarm on itor with 8098 sin gle- chip computer can automatically accomplish data sampli ng and data process in g ,a nddis2 play height of