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1、基于基于RBF网络网络的的自整定自整定PID控制控制概要1 PID控制原理2 RBF神经网络模型3 RBF神经网络PID整定原理4 仿真实例基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制1 PID控制原理在工业控制中,PID控制是工业控制中最常用的方法。这是因为PID控制器结构简单、实现简单,控制效果良好,已得到广泛应用。据统计,在目前的控制系统中,PID控制占了绝大多数。但是,他具有一定的局限性:当控制对象不同时,控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。1 PID控制原理PID控制系统框图如图1所示。图图1 常规常规PID控制系统原理框图控制系统原理框图1 PID控制原理PI
2、D控制器是一种线性控制器，它根据给定值与实际值的偏差构成控制量。常规PID控制离散算法为：1 PID控制原理对于实际的工业生产过程来说，往往具有非线性、时变不确定性等，应用常规的PID控制便不能达到理想的控制效果;而且PID控制器由于参数整定困难，在实际应用中往往参数整定不良、性能欠佳，对于运行的工况适应性很差。这样，人们就一直在寻求PID控制器参数的自动整定技术，以便适应复杂的工况和高指标的控制要求。2 RBF神经网络模型2.1 RBF神经网络结构径向基函数(Radial Basis Function，RBF)神经网络是由JMoody和CDarken在20世纪80年代末提出的一种神经网络，它
3、是具有单隐层的三层前向网络。由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖感受野(Receptive Field)的神经网络，因此，RBF神经网络与BP网络不同，是一种局部逼近网络，已证明它能以任意精度逼近任意连续函数。2 RBF神经网络模型RBF网络结构如图2所示。图图2 RBF网络结构图网络结构图2 RBF神经网络模型2.2 RBF神经网络的学习算法最小二乘递推法（RLS）设有p组输入/输出样本up/yp，定义目标函数（L2范数）：学习的目的是：2 RBF神经网络模型式中yp是在up输入下网络的输出向量，L为样本长度。3 RBF神经网络PID整定原理RBF整定PID控制系统的结构如图3所示。图图3
4、RBF网络整定网络整定PID结构图结构图3 RBF神经网络PID整定原理增量式PID控制算法PID三项输入为3 RBF神经网络PID整定原理神经网络整定指标为参数调整使用梯度下降法4 仿真实例基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制被控对象为：采样时间为1ms，参考模型指令信号为：4 仿真实例基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制建立3-6-1的RBF神经网络图图4参考模型辨识结果参考模型辨识结果4 仿真实例基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制图图5 Jacobian信息辨识结果信息辨识结果4 仿真实例基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制图图6正弦位置跟踪正弦位置跟踪4 仿真实例基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制图图7控制误差控制误差