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1、34摘 要神经网络作为一门新兴的信息处理科学，是对人脑若干基本特性的抽象和模拟。它是以人的大脑工作模式为基础，研究自适应及非程序的信息处理方法。这种工作机制的特点表现为通过网络中大量神经元的作用来体现自身的处理功能，从模拟人脑的结构和单个神经元功能出发，达到模拟人脑处理信息的目的。目前，在国民经济和国防科技现代化建设中神经网络具有广阔的应用领域和发展前景，其应用领域主要表现在信息领域、自动化领域、工程领域和经济领域等。本文以BP神经网络作为研究对象。研究的内容主要有：首先介绍了神经网络的概念、控制结构，学习方式等。其次，介绍了人工神经元模型，并对BP神经网络的基本原理及推导过程进行详细阐述。再
2、次将BP神经网络的算法应用于PID中，介绍了基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤。最后利用 MATLAB/Simulink对BP神经网络PID控制系统进行仿真，得出BP神经网络的控制效果明显好，它具有很强的自整定，自适应功能。关键词：BP算法，PID控制，自整定ABSTRACTAs a kind of emerging information processing science，the neural network can simulate some basic characteristic of human brain. It is an information-processed m
3、ethod which takes persons cerebrum working pattern as a foundation and studies the model of adaptive and non- program. The characteristics of this kind of work mechanism are that it can show its processing function through the massive neurons function in the network. Then, it starts with simulating
4、the human brain structure and the single neuron function to achieve the goal that simulates the human brain to process information.Nowadays, the neural network has wide application fields and prospects in the national economy and modernization of national defense science. It mainly applies in inform
5、ation, automation, economical and so on.This article takes the BP neural network as the research object. The content of the research mainly contain: firstly, it introduces the concept of neural network, control structure and mode of study and so on. Secondly, it introduces the artificial neuron mode
6、l, the basic principles of BP neural network and the derivation process in detail. Then, it applies BP neural network in the PID, and introduces the tuning principles of PID based the BP neural network and steps of the algorithm. Finally, Matlab/Simulink is used to simulate the BP neural network PID
7、 control system. In the consequence, the performance of BP neutral network control significantly good. BP neural network control system has a strong self-tuning, adaptive function.KEY WORDS: BP algorithm, PID control, self-tuning 目 录摘 要IABSTRACTII第1章 绪论21.1选题背景和意义21.2神经网络技术国内外发展现状3第2章 神经网络的原理和应用62.1
8、神经网络的基本概念62.2神经网络的控制结构62.2.1 前馈网络62.2.2 反馈网络62.3神经网络的功能72.4神经网络的学习72.4.1神经网络的学习方式72.4.2神经网络的学习算法82.5人工神经元（MP）模型82.6 BP算法原理102.7 BP网络的前馈计算112.8 BP网络权系数的调整规则122.9 BP网络学习算法的计算步骤142.10本章小结14第3章 BP神经网络PID控制方法研究153.1引言153.2 基于BP神经网络的PID整定原理153.3 本章小结19第4章 仿真研究204.1 BP神经网络自整定PID控制系统204.2 仿真结果分析274.3 本章小结27
9、第5章 结论与展望28参 考 文 献30附 录31致 谢34第1章 绪论1.1选题背景和意义在计算机技术没有发展的条件下,大量需求的控制对象是一些较为简单的单输入单输出线性系统,而且对这些对象的自动控制要求是保持输出变量为要求的恒值,消除或减少输出变量与给定值之误差、误差速度等。而PID控制的结构,正是适合于这种对象的控制要求。因此PID控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单，鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于过程控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。然而实际工业生产过程往往具有非线性，时变不确定性，难以建立精确地数学模型，应用常规PID控制器不能达到理想的控制效果，而
10、且在实际生产现场中，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，常规PID控制器往往整定不良，性能欠佳，对运行工况的适应性很差。所以人们从工业生产过程需要出发,基于常规PID控制器的基本原理,对其进行了各种各样的改进，形成所谓智能PID控制1。而其中神经网络所具有的大规模的并行处理和分布式的信息存储；极强的自学、联想额容错能力；良好的自适应和自组织性；多输入、多输出的非线性系统都基本符合工程的要求。人工神经网络作为生物控制论的一个成果，其触角几乎延伸到各个工程领域，并且在这些领域中形成新的生长点。以神经网络研究为开端，整个学术界对计算的概念和作用有了新的认识和提高。计算不仅仅局限于数学中，更不仅采取逻辑的
11、、离散的形式，在大量的物理现象以至生物学对象中，进行各种各样的计算，而且大量的运算表现在对模糊低精度模拟量的并行计算，对于这一类计算，传统的计算机是无能为力的。神经网络的数学理论本质是非线性的数学理论，因此，现代非线性科学方面的进展必将推动神经网络的研究，同时，神经网络理论也会对非线性科学提出新课题。神经网络研究的对象是神经系统，这是高度进化的复杂系统，也是系统科学中一个重要的具体的领域。神经网络的研究不仅重视系统的动态特性，而且强调事件和信息在系统内部的表达和产生。神经网络应用时不需考虑过程或现象的内在机理，一些高度非线性和高度复杂的问题能较好地得到处理，因此神经网络在控制领域取得了较大的发
12、展，特别在模型辨识、控制器设计、优化操作、故障分析与诊断等领域迅速得到应用。神经网络控制作为二十一世纪的自动化控制技术，国内外理论与实践均充分证明，其在工业复杂过程控制方面大有用武之地。而工业现场需要先进的控制方法，迫切需要工程化实用化的神经网络控制方法，所以研究神经网络在控制中的应用，对提高我国的自动化水平和企业的经济效益具有重大意义2。神经网络具有很强的非线性逼近能力和自学习能力，所以将BP神经网络算法与PID控制相结合产生的间接自校正控制策略，能自动整定控制器的参数，使系统在较好的性能下运行。 虽然人工神经网络存在着以上的许多优点及广泛的应用，但同时也存在着一些不足，由于神经网络的不足阻
13、碍了神经网络的发展，在现实应用中BP神经网络是最为广泛的神经网络模型，BP神经网络是在1986年被提出的，因其系统地解决了多层网络中隐含单元连接权的学习问题，它同样具有人工神经网络所具有的特点。本课题是以BP神经网络模型研究为主。BP神经网络的缺点主要表现在以下几个方面:(1)学习过程收敛速度慢，训练易陷入瘫痪;(2)训练过程中易陷入局部极小值;(3)网络泛化能力差;(4)隐节点数及权重和阈值初始值的选取缺乏理论指导:(5)未考虑样本选择对系统的影响;(6)未考虑传递函数对神经网络系统的影响;另外，网络结构的确定:包括隐含层数及各隐含层节点数的确定:以及学习率的选取等问题的存在严重阻碍了BP神
14、经网络的发展，致使其理论发展缓慢。同时也因为BP网络的这些缺点限制了其应用领域的拓宽及应用程度的深入，不利于国民经济的健康发展。因此，研究BP神经网络显然具有重要理论意义和重要的应用价值。1.2神经网络技术国内外发展现状当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。PID控制器由比例单元（P）、积分单
15、元（I）和微分单元（D）组成。在实际生产过程中，由于受到参数整定方法繁杂的困扰，因此常规PID控制的应用受到很大的限制和挑战。人们对PID应用的同时，也对其进行各种改进，主要体现在两个方面：一是对常规PID本身结构的改进，即变结构PID控制。如积分分离算法，抗积分饱和算法和微分项的改进等等。另一方面，与模糊控制、神经网络控制和专家控制相结合，扬长避短，发挥各自的优势，形成所谓智能PID控制。神经网络是一个由大量简单的处理单元广泛连接组成的系统，用来模拟人脑神经系统的结构和功能。它从开始研究到发展并不是一帆风顺的，经历了兴起到低潮，再转入新的高潮的曲折发展道路。20世纪80年代中期以来，在美国、日本等一些西方工业发达国家里，掀起了一股竞相研究、开发神经网络的热潮。近十多年来人工神经网络的发展也表明了，这是一项有着广泛的应用前景的新型学科，它的发展对目前和未来科学技术水平的提高将有重要影响。初期阶段美国心理学家wi11iamJames(1890)发表了心理学原理一书，论述了相关学习、联想记忆的基本原理，对人脑功能作了创见性地工作。他指出:当前基本的脑细胞曾经一起相继被激活过，其中一个受到刺激重新激活时，会将刺激传播到另一个。同时，James认为：在大脑皮层上任意点的刺激量，是其他所有发射点进入该点的总和。美国心理学家W.S.Mcculloh与数学家W.H.Pir
