单神经元自适应PID控制在高温力学实验机温度控制系统中的应用
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摘要
本文回顾了PID控制器发展的历史及其参数整定方法。针对传统的PID参数整定方法在应用于高温力学实验机温度控制系统中存在的问题，本文将神经网络的自学习功能于PID控制相结合，提出了一种单神经元自适应PID，这种控制器实现了PID参数的在线自整定；另外为了克服单神经元PID控制器中控制器增益K不可以在线调整的缺陷，引入了PSD控制算法中增益K的调整方法，从而形成了单神经元自适应PSD控制算法。这种算法使K也具有了在线调整的能力，增强了控制器的适应性和鲁棒性。
单神经元PID和PSD控制算法在被控对象存在大时滞时会产生超调，甚至使系统失稳，为了解决这一问题，本文最后将Smith预估器引入了单神经元控制器中，从而很好地解决了时滞对系统的影响。
为了验证以上各种算法的控制效果，本文将其应用于高温力学实验机温度控制系统中，进行了仿真研究，仿真结果表明这类控制器结构简单，性能好，可望在控制领域得到广泛应用。
In this paper, the development histroy of PID controller and the ripe methords of its parameters setting are reviewed.
In order to solve the problem that the tradition methods of PID controller' s parameters setting can' t controll the temperature of the electrical furnance effectively, A neuro element PID controller with some adaptive ability is proposed .This controller realized the on-line self-tunning of parameters of PID controller. In addition, in order to overcome the shortcoming of neuro element PID controller,that is , the controller' s gain K can' t be tuned on-line , the tunning method of gain in PSD controller is introduced and the neuro element PSD controller is obtainted. The gain K can be tuned on-line in neuro element controlers, so it has stronger adaptability and robustness.
In neuro-element PID and PSD controllers if the time delay of the controlled object , is too long, the overshoot of the system will be too high and system even will be unstable. In order to solve this problem, the neuro controller is combined with the Smith-predictor. Thus the influence of time-delay to control system is overcome effectively.
These kinds of controll algorithom are applied in the temperature control system of electrical furnance and simulation research is done with Simulink. The simulation results show that neuro element PID and PSD controllers have good performance and can be used widely.
单神经元PID和PSD控制算法在被控对象存在大时滞时会产生超调，甚至使系统失稳，为了解决这一问题，本文最后将Smith预估器引入了单神经元控制器中，从而很好地解决了时滞对系统的影响。
为了验证以上各种算法的控制效果，本文将其应用于高温力学实验机温度控制系统中，进行了仿真研究，仿真结果表明这类控制器结构简单，性能好，可望在控制领域得到广泛应用。
In this paper, the development histroy of PID controller and the ripe methords of its parameters setting are reviewed.
In order to solve the problem that the tradition methods of PID controller' s parameters setting can' t controll the temperature of the electrical furnance effectively, A neuro element PID controller with some adaptive ability is proposed .This controller realized the on-line self-tunning of parameters of PID controller. In addition, in order to overcome the shortcoming of neuro element PID controller,that is , the controller' s gain K can' t be tuned on-line , the tunning method of gain in PSD controller is introduced and the neuro element PSD controller is obtainted. The gain K can be tuned on-line in neuro element controlers, so it has stronger adaptability and robustness.
In neuro-element PID and PSD controllers if the time delay of the controlled object , is too long, the overshoot of the system will be too high and system even will be unstable. In order to solve this problem, the neuro controller is combined with the Smith-predictor. Thus the influence of time-delay to control system is overcome effectively.
These kinds of controll algorithom are applied in the temperature control system of electrical furnance and simulation research is done with Simulink. The simulation results show that neuro element PID and PSD controllers have good performance and can be used widely.
引文
[1] 金以慧．《过程控制》．清华大学出版社．
[2] 袁曾任．《人工神经元网络及其应用》．清华大学出版社．
[3] 陶永华．《新型PID控制及其应用》．机械工业出版社．
[4] 欧阳黎明．《Matlab控制系统设计》．国防工业出版社．
[5] 王顺晃，舒迪前．《智能控制系统及其应用》．机械工业出版社．
[6] 黄文梅．《系统分析与仿真》．国防科技大学出版社．
[7] 刘宝坤．《计算机过程控制系统》．机械工业出版社．
[8] 孙亮．《Matlab语言与控制系统仿真》．北京工业大学出版社．
[9] 范影乐，杨胜天．《Matlab仿真应用详解》．人民邮电出版社．
[10] 周英玉，丁淑华．利用Matlab的s-function实现非线性PID控制．《自动化与仪器仪表》2001(2)．
[11] 薛定宇．《控制系统计算机辅助设计》．清华大学出版社．1998
[12] 王沫然．《Simulink 4建模及动态仿真》．电子工业出版社．2001
[13] 舒迪前，李春涛，尹怡欣．单神经元自适应PSD控制器及在电加热炉上的应用．《电气传动》1995(1)．
[14] 胡建元．单个神经元的自适应控制．《控制理论及应用》1997．
[15] 陈伯时．电力拖动自动控制系统．机械工业出版社．1992．5
[16] 罗文广．模拟电路实现的神经元控制器的仿真研究．《计算机仿真》2001(6)．
[17] 李清泉，郭莉．智能PID调节器．《自动化学报》19卷3期．
[18] 杨智，王劲岭．时滞控制系统的PID参数自整定．《甘肃工业大学学报》第23卷第2期．
[19] 田杰，龚至豪，田介眉．单神经元自适应智能控制在计算机温度控制系统中的应用．1999中国智能自动化学术会议论文集．
[20] 马洪峰，刘国陈．一类纯滞后系统的新型神经元控制器．《自动化与仪器仪表》2002(2)．
[21] 王国玉．基于单个神经元的自适应控制在主汽温控制系统中的应用研究．《计算机仿真》2001(4)．
[22] 施阳．《MATLAB语言精要及动态仿真工具Simulink》．西北工业大学
出版社．
[23] 杨行峻，郑君里．人工神经网络．高等教育出版社，1992．
[24] 孙增圻等．智能控制理论与技术．清华大学出版社．1997．
[25] 刘妹琴．神经网络控制的交流位置伺服系统．电气传动自动化，1998．Vol．20．No．2
[26] Marsik J.A New Conception of Digital Adaptive PSD Control. Problem of Control and Information Theory. 1983,12.
[27] Marsik J Srejic V. Application of Indetificantion-free Algorithms for Adaptive Control. Automatica. 1989,25.
[28] Astrom, Karl Johan. 《Automatic tuning of PID controllers》. Research Triangle park, No1:Instrument Society of America.
[29] Tan,Kok Kiong. 《Advances in PID control》.London:Springer.
[30] Yu,Cheng-ching. 《Autotuning of PID controllers》. London:Springer.
[2] 袁曾任．《人工神经元网络及其应用》．清华大学出版社．
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[13] 舒迪前，李春涛，尹怡欣．单神经元自适应PSD控制器及在电加热炉上的应用．《电气传动》1995(1)．
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[26] Marsik J.A New Conception of Digital Adaptive PSD Control. Problem of Control and Information Theory. 1983,12.
[27] Marsik J Srejic V. Application of Indetificantion-free Algorithms for Adaptive Control. Automatica. 1989,25.
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[29] Tan,Kok Kiong. 《Advances in PID control》.London:Springer.
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