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基于RBF神经网络的PID自校正控制研究 朱逢锐+林玉娥摘要：针对传统的自校正PID控制器不能有效的实现工业工程中非线性系统、不确定性系统的参数的整定和实时控制作用，提出了一种基于径向基（RBF）神经网络的PID自校正控制方法，并分别用自校正PID控制和基于RBF神经网络的PID自校正控制进行系统仿真实验，仿真结果表明：基于RBF神经网络的PID自校正控制方法可以根据非线性系统、不确定系统对象的变化完成参数的动态修正，同时也增强了系统的自适应调整能力关键词：PID自校正控制；非线性系统；自适应控制；RBF神经网络：TP18 ：A ：1009-3044（2016）25-0155-03Abstract： The setting of on-line parameter and real-time control of the non-linear system and non-determinable system in industrial engineering could not be resolved by means of traditional self-turning PID controller， consequently a new method of PID self-turning control based on RBF neural network was proposed in this paper. PID self-turning control and PID self-turning control based on RBF neural network were used to for system emulation experiment， respectively. The results showed that PID self-turning control based on RBF neural network can achieve on-line dynamic modification of the parameters according to the non-linear system and the alteration of uncertainty system object. At the same time， the ability of self adapting adjustment was enhanced.Key words： PID self-turning control； non-linear system ； adaptive control； RBF neural network1 概述传统的自校正PID控制是吸取了自校正控制的思想并将其与常规PID控制相结合应用工业工程中，在参数发生变化较小和对象受到的随机波动较小时，在一定程度上显示了参数的整定能力和系统的自适应能力，然而对于一些不确定性，特别是时变性和非线性的系统往往不能保证具有有效的控制特性[1，2]。

因此，本文提出了基于RBF神经网络的PID自校正控制方法该方法是利用RBF是局部逼近的神经网络，具有收敛速度快，并且可以有效避免局部极小值的问题，将其与自校正PID控制相结合，来实现参数的整定[3，4]该方法适于实时控制的要求，能够有效地解决复杂的工业工程系统中非线性系统的参数整定的问题2 自校正PID控制自校正PID控制器的基本形式采用的是增量式PID控制器，运用递推算法对对象参数进行估计，并通过极点配置方法将估计结果进行控制器参数的整定设被控对象为 ，式中系统的输入和输出分别用u（k）和y（k）表示，e（k）为常值干扰，d≥1为纯延时由图1仿真结果可知，系统需要一段时间对参数进行估计，所以在系统运行的初始阶段出现了大幅度振荡，系统经过一段时间的整定后便出现了良好的控制结果一般情况下，系统稳定了之后，才能投入工作可以从参数的区间可以得出参数的估计值：a1=-1.6060，a2=0.6066，b0=0.1065，b1=0.0902自校正PID控制算法，能够对被控对象的输入u（k）和输出y（k）进行实时采集，根据采集到的数据对参数进行估计，在一定程度上完成了PID参数的整定3 基于RBF神经网络的PID自校正控制算法RBF神经网络的基本思想是：用RBF作为隐含层节点的“基”构成隐含层空间，这样可以不通过权进行连接将输入矢量直接映射到隐含空间。

这种非线性关系的确定就是通过RBF的参数确定的[5，6]隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐含层节点的输出的线性加权和网络的权值可以用各种线性优化算法进行求解，从而可以加快学习的速度，并可避免局部极小问题[7，8]设为径向基函数，网络的输入取为，输出为，隐含层的激励函数为式中，为第个基函数的中心点，且，是可以决定该基函数围绕中心点的宽度的参数且是可以自由选择的，为隐含层节点个数基于RBF神经网络的PID自校正控制结构如图2所示：由图3的仿真结果可知，基于RBF神经网络的系统辨识效果和PID自校正控制的效果均良好基于RBF神经网络的PID自校正控制能够快速且比较准确的逼近被控对象，有效地提高了系统的控制效果和PID参数的自适应调整由图3（d）的仿真结果可知，随着参考输入信号的周期性阶跃变化，比例参数Kp和积分参数Ki也周期性地不断增大，这样PID参数随着时间的延长会导致系统发散，但是如果增加系统参数个数的输入，可以在一定程度上抑制系统的快速发散5 结论本文提出了一种基于RBF神经网络的PID自校正控制方法，通过实验仿真结果可知：利用RBF神经网络的辨识和PID参数的整定，克服了自校正PID控制的参数自适应性差的问题，增强了系统对不确定因素的自适应能力。

特别是对于工业工程中复杂的非线性、不确定性系统对象的变化完成参数的修正，起着良好的控制效果参考文献：[1] 李开霞，张金波，曹爱华.一种实用的自校正PID控制器设计与仿真研究[J].计算机仿真，2008，25（9）： 167-170.[2] 张诚，齐金鹏.基于改进模型预测控制的加热炉温控系统研究[J].工业仪表与自动化装置，2014（1）：3-8.[3] 江征风，高晋华.神经网络自适应控制系统的特性，应用与发展[J].武漢理工大学学报，2006，28（4）：17-21.[4] 李荃，吴翔，夏洪.一种自校正PID控制器的建模与仿真[J].电子制作，2015，4：040.[5] 王小伟，周美娇，王芳.基于 MATLAB的自校正PID控制研究[J].微计算机信息，2011，27（12）： 37-39.[6] 吴晓明，马立廷，郑协，等.改进的RBF神经网络PID算法在电液伺服系统中应用[J].机床与液压，2015， 43（11）： 63-66.[7] 王田，薛建中，习志勇，等.基于 RBF神经网络辨识的过热蒸汽温度控制[J].热力发电，2008，37（10）： 87-91.[8] 屈毅，宁铎，赖展翅，等.温室温度控制系统的神经网络PID控制[J].农业工程学报，2011，27（2）： 307-311. -全文完-。