基于PCC的神经网络PID控制器设计

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1、微电机中图分类号：TM301．2文献标志码：A文章编号：1oo1848(2oo9)03一oo76—03基于PCC的神经网络PID控制器设计郝连钢，齐蓉(西北工业大学，西安71Oo72)摘要：利用神经网络逼近任意非线性函数的能力，对PID参数进行在线调整，并利用神经网络模型对控制对象的输出进行预测，对神经网络各层中的加权系数进行修正，使控制器具有调节数度快、适应能力强、可靠性高等优点。试验结果表明，控制器具有强抗扰、响应快、鲁棒性好等特点。关键词：神经网络控制；可编程计算机控制器；电机控制；实验DeSigll0fNellralNetw0rkPII)ContrOUerBasedOnPCC

2、HA0IJian-gang，QIR0ng(NorthwestemPolytechnicalUniversity，Xi’an710072，China)Abstract：Aneumlnetw_0rkcontmllerbased0nthepr0grammablecomputercontr0l1er(f'CC)waspresentedinthispaper，Itusedtheneuralnetw0rk’scapabilityt0appr0achanynonlinearfunctiontoad-just￡}lePIDc0ntmlmethod0nline，andusedtheneuralnetw

3、0rkmodeltopredjcatetheobject’souuts，山enadjustedtheweightingc0emcient0ftheneuralnetwork，ithadthefastcontr0lspeed，str0ngera-daptivelityandhjgherreliability．1]heresu1t0fIhetestsshowsfhatthieconUerhastl1echaracts—ticsbfastmnganti-inted1erence，fastresponseandr0bustnessintheactualapp1ication．KeyWOrds

4、：Neuralnetworkc0ntrol；PCC；M0torc0ntr0l；Experiment配置(cPu、应用程序内存地址区)以外不需要其0引言它的额外配置，并且神经网络的输入节点个数可新一代可编程计算机控制(Pmgrammab1ec0m．以根据实际控制问题在软件中很方便地实现。在puterc0ntmller，简称Pcc)以其高可靠性、编程方复杂的控制系统中，神经网络具有任意非线性表便、耐恶劣环境、功能强大等特性已成为工业控示能力，可以通过对系统性能的学习，对PID控制制领域中增长速度最迅猛的工业控制设备，它能算法中的，K_，Kd参数进行非线性组合，实现很好地解决工业控制领域普

5、遍关心的可靠、安全、神经网络自适应控制器。为了使该控制器具有更灵活、方便、经济等问题lJ。神经网络控制算法强的自适应能力，采用神经网络预测模型对控制能够方便地解决工业控制领域中常见的非线性、对象进行非线性预测，得到控制对象较为精确的时变、大滞后、强耦合、变结构等复杂问题。其预测输出值，根据预测值对神经网络的加权系数特点主要在于：(1)能够充分逼近任意复杂的非线进行修正。性关系，从而形成非线性动力学系统，以表示某1控制器硬件设计些被控对象的模型。(2)能够学习和适应不确定性系统的动态特性。(3)所有定量或定性的信息都分目前大部分控制系统均采用基于单片机或工布储存于网络中的各神经单元，从

6、而具有很强的业控制计算机的控制器。基于单片机的控制器在容错性和鲁棒性。(4)采用信息的分布式并行处运行中由于各种可能出现死机等现象，其可靠性理，可以进行快速大量运算。将PcC和神经网大大降低，影响控制器的安全可靠运行。基于工络、PID控制算法结合，可以解决很多复杂的实际控机的控制器，虽有实时操作系统支持、运行速问题。基于PCc的神经网络PID控制器是以纯软度快、实时性强、图文显示方便的优点，但体积大，且成本高，仅适合于大型的控制系统。因此件实现的。对于Pcc硬件模块除了最基本的硬件研制高可靠性、通用性、系列化、标准化的通用收稿日期：2oo8—02-25控制器是当前的发展趋势。·76·

7、基于Pcc的神经网络P1D控制器设计郝连钢，等新一代可编程计算器具有经济性和高效性等特2．3控制器软件结构点，它可直接应用于现场工业环境中，具有很强的控制算法包括：BP神经网络模块、BP神经网络抗干扰能力，广泛的适应能力和应用范围，并有各模型模块和PID模块；利用BP神经网络模型计算预种标准的通信接口，与控制系统信息交互非常灵活。测输出，取代预测输出的实测值，来计算加权系数的可编程计算机控制器硬件组成如图l所示。修正值，以提高控制效果。系统结构如图3所示。