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      基于神經(jīng)網(wǎng)絡PID的液動調(diào)節(jié)閥控制研究

      2015-04-16 07:41:44顧寄南
      機械制造 2015年6期
      關鍵詞:液動被控階躍

      □ 周 培 □ 顧寄南

      江蘇大學 制造業(yè)信息化研究中心 江蘇鎮(zhèn)江 212013

      液動調(diào)節(jié)閥在石油、化工和船舶等行業(yè)中的地位十分重要,它能夠?qū)囟?、流量、壓力等被控變量進行控制。而閥門控制器作為其重要附件之一,可以改善閥門特性,提高控制精度和速度,增加控制的靈活性。傳統(tǒng)閥門定位器采用常規(guī)PID控制,控制算法簡單,容易實現(xiàn)。但由于液壓系統(tǒng)所處環(huán)境極其復雜,有許多不確定因素,難以建立精確的數(shù)學模型,因此傳統(tǒng)PID已經(jīng)難以滿足控制要求。為了提高液壓控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,克服傳統(tǒng)PID的缺點,本文引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡,設計出具有自適應能力的智能PID控制系統(tǒng)。

      1 液動調(diào)節(jié)閥控制原理

      液動調(diào)節(jié)閥控制原理如圖1所示,被控對象是液動調(diào)節(jié)閥。將輸入控制信號r(4~20 mA電流信號)與通過傳感器測到的角度反饋值ym進行比較,當偏差為e時,通過A/D信號轉換,輸出信號u來調(diào)節(jié)閥的轉動,最終準確達到閥芯所需要的位置。

      ▲圖1 閥門控制器工作原理

      2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡整定的PID控制

      2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)結構

      基于BP網(wǎng)絡的PID控制系統(tǒng)結構如圖2所示,控制器由兩部分構成:經(jīng)典的PID控制器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法。前者直接對被控對象進行閉環(huán)控制,后者是根據(jù)系統(tǒng)的運行狀態(tài),調(diào)整PID控制器的參數(shù),從而達到性能指標的最優(yōu)化,使輸出層神經(jīng)元的輸出狀態(tài)對應于PID控制器的三個參數(shù)kp、ki、kd,通過神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習和加權系數(shù)調(diào)整,使神經(jīng)網(wǎng)絡輸出對應于某種最優(yōu)控制規(guī)律下的PID控制參數(shù)。

      ▲圖2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器結構

      經(jīng)典增量式數(shù)字PID的控制算法為:

      式中:kp、ki、kd分別表示比例、積分、微分系數(shù)。

      2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構

      本文采用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡,其結構如圖3所示。

      ▲圖3 BP網(wǎng)絡結構

      網(wǎng)絡輸入層的輸入為:

      式中:x(j)為給定網(wǎng)絡輸入;M為輸入層節(jié)點數(shù),根據(jù)被控對象的復雜程度,選取M值為4。

      網(wǎng)絡隱含層的輸入為:

      隱含層的輸出為:

      式中:wij(2)為隱含層的加權系數(shù),上角標(1)、(2)分別代表輸入層、隱含層。

      隱含層神經(jīng)元的活化函數(shù)取正負對稱的sigmoid函數(shù):

      網(wǎng)絡輸出層的輸入為:

      輸出層的輸出為:

      式中:wli(3)為輸出層加權系數(shù),上角標(3)代表輸出層。

      輸出層的3個輸出分別對應PID控制器的3個參數(shù),即:

      因為PID控制器的3個參數(shù)均不能取負數(shù),所以輸出層神經(jīng)元活化函數(shù)為非負的sigmoid函數(shù),即:

      取性能指標函數(shù)為:

      3 系統(tǒng)仿真

      液動調(diào)節(jié)閥采用閉環(huán)液壓伺服控制,根據(jù)已知參數(shù)及液壓系統(tǒng)的特點,推導出閉環(huán)傳遞函數(shù)為:

      ▲圖4 常規(guī)PID階躍響應曲線

      ▲圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡PID階躍響應曲線

      ▲圖6 參數(shù)自適應曲線

      通過MATLAB/Simulink對常規(guī)PID仿真,結果如圖4所示。針對神經(jīng)網(wǎng)絡PID,本文選用3層網(wǎng)絡,網(wǎng)絡結構為4-5-3,學習速率為0.28,慣性系數(shù)為0.04,加權系數(shù)區(qū)間為[-0.5~0.5]之間的隨機數(shù),編寫神經(jīng)網(wǎng)絡程序后,輸入階躍響應信號,其階躍響應曲線如圖5所示,參數(shù)自適應曲線如圖6所示。

      由圖4和圖5對比可知,常規(guī)PID出現(xiàn)了較大的波動,而且趨向穩(wěn)定的時間較長。BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID幾乎沒有超調(diào)量,而且很快達到穩(wěn)定狀態(tài)。

      4 結束語

      本文針對液動調(diào)節(jié)閥的液壓伺服控制系統(tǒng)分別設計了常規(guī)PID控制器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制器,通過MATLAB仿真表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的控制效果比普通PID的控制效果更優(yōu),而且具有超調(diào)量小、魯棒性強等特點。

      [1] 薄永軍.溫室溫度控制系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制算法研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2014,42(13):4102-4104.

      [2] 丁曙光,吳衛(wèi)平,桂貴生.基于神經(jīng)網(wǎng)絡PID的液壓位置伺服控制的研究[J].組合機床與自動化加工技術,2009(3):49-51.

      [3] 劉金琨.先進PID控制及其MATLAB仿真[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003.

      [4] 劉曙光.液壓伺服系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡 PID控制[D].南京:南京理工大學,2004.

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