PDF《模糊神经 P ID 控制在工业炉冶金阀门位置 控制系统中的应用》

5 u ( k) 未知 , 所以这里近似用符 号函数 sgn(5y ( k) / 5u( k) ) 取代 ,由此带来的计算 不精确的影响可以通过调整学习速率η来补偿. 因此 ,可得 BP 神经网络 NN 输出层的修正加权 系数的计算式为 Δw (3) li ( k + 1) = η δ(3) l o (2) i ( k) +α Δw (3) li ( k) δ (3) l = e( k) sgn 5y ( k) 5u( k) 5u( k) 5o (3) l ( k) g′ [ net (3) l ( k) ] ( l =

0 ,1 ,2) 依据上述推算办法 ,可得隐含层修正加权系 数的计算式为 Δw (2) ij ( k + 1) = η δ(2) i o ( l) j ( k) +α Δw (2) ij ( k) δ (2) i = f′ [ net (2) i ( k) ]

6 2 l =

0 δ (3) l w (3) li ( k) ( i =

0 ,1 , …, Q - 1) 式中 : g′ [ ] = g ( x) [1 - g ( x) ] ;

f′ [ ] = [1 - f

2 ( x) ]/ 2.

3 仿真与试验 图4和图

5 是使用模糊神经网络 PID 控制和 传统数字 PID 阶跃响应曲线对比.由图

5 可知 , 不使用 PID 控制的动态指标为 tr = 2.

912 ,ts = 7. 15.而使用模糊神经网络 PID 控制的动态指 标为tr = 1.

114 , ts = 4.

05 . 因此使用模糊神经网 图4数字 PID 控制阶跃响应曲线 图5模糊神经网络 PID 阶跃响应曲线 络的响应程度明显提高 ,而且调节时间也大幅度 减少. 再由图

5 和图

4 相比较 ,使用模糊神经网络 的输出响应也明显优于数字 PID ,而且系统的鲁 棒性更好.

4 结论 (1) 对PID 控制算法中的 KP , KI , KD 能进行 在线自动调整 ,能在不同的工况下选出较佳的控 制参数. (2) 控制品质指标优于常规 PID 控制 ,对提 高系统的动态响应有明显的效果. (3) 鲁棒性较强 ,使系统具有良好的性能指 标. (4) 控制算法简单方便、 实时性强 ,易于在工 控机上实现. 参考文献[1 ] 杨勇 ,黄文梅. 一种新的电液位置伺服系统神经网 络自适应控制 [J ]. 湖南大学学报 : 自然科学版 ,

1998 ,25 (5) :55259. [2 ] 张伟汉. 阀控非对称油缸控制系统及特性研究[D ]. 长春 :长春理工大学 ,2002. [3 ] 郭顺京 ,李端 ,阎有运. 基于 BP 神经网络的锅炉控 制系统[J ]. 工业控制计算机 ,2005 ,18 (7) :27233. Application of fuzzy neural network PID control in metallurgical valve position control system of industrial stove Chen X iny uan , Zeng L iangcai , L i Yuanhui , Zhang X iaoming (College of Machinery and Automation , Wuhan University of Science and Technology , Wuhan

430081 , China) Abstract : The paper introduces the designing of a fuzzy neural network controller which is applied to the valve position control system of industrial stove. The experimental result indicates that the neu2 ronic learning by making input variable fuzzy and self2adjusting algorithm have strong self2adjustment , quick response , and good robustness for the pressure control of metallurgical valve. Key words :fuzzy neural network ;

PID control ;

position control [责任编辑 徐前进 ]

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