模糊神经网络PID在恒气体流量控制中的应用.pdf

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1、技术与应用模糊神经网络PID在恒气体流量控制中的应用杜鲁滨张存2(1．新能凤凰(滕州)能源有限公司，山东滕州277527；2．太原理工大学，太原030024)摘要气体恒流量控制系统中被控对象具有非线性、时变及不确定性等因素，传统的PID调节已无法满足控制要求，因此本文采用模糊神经网络在线实时整定PID控制器的、Ki、Ka三个参数，实现气体恒流量控制。通过仿真与其他几种算法控制性能相比较，表明该控制器具有响应快、超调量小、稳定精度高、抗干扰性强、适应性广等优点。关键词：模糊神经网络；PID；气体恒流量控制FuzzyN

2、euralNetworkPIDApplicationintheConstantGasFlowControlDuLubinJZhangCun2(1．XinNengFengHuangEnergyCo．，Ltd，Tengzhou，Shandong2775272．TaiyuanUniversityofTechnology,Taiyuan030024)AbstractControlledobiecthasthefactorsofnonlinear，time．varying，uncertaintyandSOoninthecon

3、stantgasflowcontro1system．ThetraditionalPIDcontrolalgorithmiSunabletomeetcontro1requires，SOthreeparametersKn，K1，KdotthePIDcontrollerwasalsobeonlineinstalledthroughusingfuzzyneuralnetworkPIDalgorithmtorealizetheconstantgasflowcontrolinthisarticle．Itcomparedwith

4、controlperformancesevera1otheralgorithmsbysimulation．andshowedthatthiscontrollerhasthefollowingadvantages：fastresponse，slightovershoot，highaccuracyinstability，highanti—interferenceandgreaterversatilityetc．．Keywords：fuzzyneuralnetwork：PID：constantgasflowcontrol

5、气流量控制在工业领域是个常见系统，但是该系络三种控制作用的优缺点如表1所示。统较复杂，它与流量变送器信号、流体密度、相对湿从表1可知，常规PID、模糊控制(Fuzzy)及神度、压力和温度等因素有关。气体恒流最采用典型的经网络(NeuralNetwork)三种控制算法都有各自的闭环控制系统来实现的，控制方案通常采用传统的比优缺点，鉴于此本文将PID、模糊和神经网络三种例积分微分调节器，但其三个控制参数、、控制技术的优点相结合，用神经网络来构造模糊系一般是人工整定，有一定的局限性，不能在线实时调统，即利用神经网络的学习

6、方法来调整模糊系统的整【】J，己无法满足控制的要求，此时在近几年迅速发参数，扬长避短使控制效果大幅提高。本文采用模展的模糊控制(Fuzzy)和神经网络(NeuralNetwork)糊RBF~*经网络在线实时整定PID控制器的三个参无疑映入我们的脑海。常规PID、模糊控制及神经网数、、，从而实现对气体流量的实时监控。表1三种PID控制算法的优缺点算法优点缺点常规PID结构简单、鲁棒性好、通应性弛PID二三个参数难以取到最佳值值控制机理和策略易于接受与理解，设计简对于时变参数非线性系统，缺乏在线自学习或白Fuzzy—P

7、ID单，便于应用调整的能力并行计算、容错能力强、分布式信息储输入、输出关系无法用容易被人接受的方式表示NN—PID以及白适应学习出来2011年第7期电气技术I43技术与应用运算，根据Fuzzy系统的推理方式(ifAAndBthen1模糊神经网络控制器的结构和原理C)，确定FuzzyRBFNN的模糊推理层的个数为RBF模糊神经网络(FuzzyRBFNN)的结构如5x5=25个，也就是系统中49条Fuzzy规则前件。本层图1所示。该网络由输入层、模糊化层、模糊推理层每个节点的输出(每条规则的适用度)是该i了点所及输出层

8、构成。第一层为输入层，第二、第三层为有输入信号的乘积【41，即隐含层，第四层为输出层口1。禽jf3(j)=Hf2(i，J)(3)第四层：输出层。本层采用加权平均的方法来反模糊化，可清晰准确的计算出输出参数，从模糊化层(第三层)到输出层(第四层)的初始权值是影响控制器输出的关键因素。、、是模糊RBF,f~经网络PID控制器的输出层的三个节点输出。图1Fuzzy