三容系统的解耦神经网络pid控制

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1、第22卷第5期湖南工业大学学报Vol.22No.52008年9月JournalofHunanUniversityofTechnologySep.2008三容系统的解耦神经网络PID控制葛锁良，卢娟（合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽合肥230009）摘要：三容水箱是常见的非线性强耦合系统，利用一种非线性动态解耦的方法对其进行解耦（其特点是能利用非线性补偿的方式将该类系统各回路输入与输出之间完全解耦），然后采用基于BP神经网络的PID控制策略对其进行控制，并利用MATLAB进行仿真。仿真结果证明解耦的有效性，表明了BP神经网络的PID算法比传统的数字PID具有更强的抗扰动性。关键词：三容水

2、箱；神经网络；PID；仿真中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1673-9833(2008)05-0014-04NeuralNetworkPIDControlofThree-TankSystemBasedonDecouplingGeSuoliang，LuJuan（SchoolofElectricalandAutomationEngineering，HefeiUniversityofTechnology，Hefei230009，China）Abstract：Adecouplingmethodfornon-lineardynamicsystemisappliedinthefamilia

3、rnon-linearcoupledthree-tankwatersystem.(Itsadvantageisthatabsolutedecouplingforthenominalresponsesofsystemoutputscanbeimplementedforthiskindofsystemwhichtakesanon-linearcompensationway.)ThePIDcontrolbasedonBPNNistakenintothissystemandsimulatedinMATLAB.Theresultprovestheefficiencyofdecouplingmethod

4、，andshowsthissystemhasstrongeranti-disturbancecharacteristicunderthecontrolofPIDbasedonBPNNthanthatofDigitalPID.Keywords：three-tankwatersystem；neuralnetwork；PID；simulate三容水箱系统是模拟工业中常见的过程控制系括2部分，即传统的PID控制器和BP神经网络。统，其主要特点是大惯性、非线性以及强耦合性，对三容水箱的分析和控制具有实际意义。常规的PID控制器对于工业过程中的非线性、时延对象不具有在线[1]整定参数的能力。本文将神经元

5、控制理论和常规PID控制结合起来，设计了一种BP神经网络PID控制器。BP神经网络PID不仅具有非线性映射功能，而且还具有处理动态信息的PID功能。由于其结构和算法相对图1控制系统结构图简单，所以相对于其它方法，BP神经网络PID控制方Fig.1Thestructurechartofcontrolsystem法更适合工程应用。传统PID控制器对被控对象加以闭环控制，神经网络根据系统运行状态在线调节PID控制器的参数，1BP神经网络PID控制算法输出层神经元的输出对应于PID控制器的3个可调参由图1可以看出，BP神经网络PID控制器主要包数kp、ki、kd，通过神经网络的自学习、加权系数的调收

6、稿日期：2008-07-30作者简介：葛锁良（1964-），男，江苏丹阳人，合肥工业大学副教授，硕士，主要从事现代控制理论的教学与科研工作；作者简介：卢娟（1984-），女，山东临清人，合肥工业大学硕士研究生，主要研究方向为现代控制理论.第5期葛锁良，卢娟　三容系统的解耦神经网络PID控制15整，使神经网络输出对应于某种最优控制规律下的yi的相对阶数di对于系统解耦是非常重要的。相[2]PID控制器参数。对阶数意味着输入ui直接影响输出yi的第几阶导数，针对本文中讨论的三容水箱系统模型，控制器的它是可以被任意配置的极点的一个尺度。各层输入输出为：di的定义如下：输入层节点的输出为：；1）如果

7、Di(x,t)≠0，则di=0；2）如果D(x,t)=0，则i隐含层的输入为：；，隐含层的输出为：。其中：其中：为隐含层第i个节点总的输入；(2)，其中：w为隐含层加权系数；i其中：f[.]为隐含层活化函数，取正负对称的sigmoidk=1,2,⋯，。函数。假设对所有的x(t)和t，d（i=1,2,⋯，m）为常数，网络输出层的输入为：i采用前述给出的方法来处理具有m个输出的非线性时；变系统得到：网络输出层的输