發(fā)布時間：2017-12-20 09:25

  本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID自校正控制研究及應(yīng)用　出處：《安徽理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：PID控制具有算法簡單、魯棒性強和容易操作等優(yōu)點被廣泛應(yīng)用于化工、電力等控制領(lǐng)域,也是最早發(fā)展起來的控制方法之一。由于傳統(tǒng)PID控制過分依賴于對象的數(shù)學(xué)模型、參數(shù)難以確定,對時變性和非線性的系統(tǒng)難以適應(yīng),而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的適應(yīng)性、多目標(biāo)學(xué)習(xí)能力和能以任意精度逼近非線性連續(xù)函數(shù)等優(yōu)點,所以被廣泛應(yīng)用在非線性控制領(lǐng)域。本文提出了一種將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)控制方法相結(jié)合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制方法,即基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID自校正控制方法。本文首先簡要介紹了 PID控制原理,傳統(tǒng)的PID控制方法即位置式PID控制算法和增量式PID控制算法以及自校正PID控制算法,接著又介紹了 RBF網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識。重點部分是在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID自校正控制方法不足的基礎(chǔ)上,提出了兩種改進的方法,一種是在梯度下降法中引入PID參數(shù)動量因子的平方,此算法是在同一梯度方向上增加修正量,保證修正結(jié)果是沿著參數(shù)收斂的方向進行的,當(dāng)權(quán)值修正過快時,讓權(quán)值的更新具有一定的慣性克服由較大學(xué)習(xí)速率造成非線性系統(tǒng)的不穩(wěn)定問題;另一種是增加輸入?yún)?shù)的數(shù)量,來抑制比例參數(shù)Kp和積分參數(shù)K1的過快增大,延遲由于PID參數(shù)過快增大導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)散的時間,可以在一定程度上抑制控制系統(tǒng)的快速發(fā)散。仿真結(jié)果表明,這兩種改進方法都具有很好的控制效果。最后將基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID自校正方法應(yīng)用于人工晶體生長溫度控制中,為了有效地達(dá)到溫控效果,在梯度下降法中引入PID參數(shù)動量因子的平方,仿真結(jié)果表明,改進的方法在晶體生長溫控中取得了很好的控制效果。
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP273;TP183

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本文編號：1311581