基于不完全微分的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器研究與應(yīng)用.pdf

1、PID控制作為歷史最為悠久，生命力最強(qiáng)的控制方式一直在生產(chǎn)過程自動(dòng)化控制中發(fā)揮著巨大的作用，但是隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，被控對象正變得越來越復(fù)雜，而人們對其控制精度的要求卻日益提高，然而PID控制技術(shù)卻越來越不適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)對象的變化，這樣就產(chǎn)生了復(fù)雜性和精確性的尖銳矛盾。智能自適應(yīng)控制是解決上述問題的有效方法之一，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其良好的自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力，使得它可以作為一種很好的方法而得以應(yīng)用。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行性和目前計(jì)算機(jī)串行處

2、理方法的矛盾導(dǎo)致了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的實(shí)時(shí)性很難保證。單神經(jīng)元計(jì)算過程簡單，實(shí)時(shí)性容易保證，又具有自學(xué)習(xí)能力。 本論文主要將兩者的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合，提出了神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)不完全微分PID，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的六種學(xué)習(xí)規(guī)則，即無監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、感知器的學(xué)習(xí)規(guī)則、有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、改進(jìn)的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則、Delta學(xué)習(xí)規(guī)則和基于二次型性能指標(biāo)的學(xué)習(xí)規(guī)則，形成六種控制算法，以工業(yè)生產(chǎn)過程中常見的二階純滯后對象為例進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，不完