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1、单神经元PID多变量解耦控制研究摘 要对于具有非线性、大迟滞、强耦合特点的多变量系统，研究人员很难找到抱负方法解决控制中的诸多问题。对于多变量系统之间的耦合，有些可以采用被调量和调节量之间的适当匹配，和重新整定调节器的方法加以克服。PID控制方法是经典控制算法中的典型代表，并在多种控制场合取得了很好的效果，但随着生产工艺的日益复杂和人们对工业过程总体性能规定的不断提高，传统的PID控制方法往往难以满足闭环优化控制的规定。基于知识且不依赖于模型的智能控制为解决这类问题提供了新的思绪，成为目前提高过程控制质量的重要途经。而神经网络作为现代信息解决技术的一种，正在很多应用中显示它的优越性，它在自动控
2、制领域的应用成果-神经网络控制也成为令人瞩目的发展方向。单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有很强的信息综合、学习记忆和自学习、自适应能力，可以解决那些难以用模型和规则描述的过程，并且结构简朴易于计算。若将这两者结合，则可以在一定限度上解决传统PID调节器不易在线实时整定参数、难于对一些复杂过程和参数慢时变系统进行有效控制的局限性。正是运用它们的优点做成单神经元自适应PID控制器对多变量系统进行解耦控制会起到一个很好的控制效果。关键字：解耦控制系统；多变量解耦；单神经元自适应PIDThe Research Of Single Neuron PID Multivariable Decoupli
3、ng ControlAbstract For the nonlinear, heavy delay, the strong coupling characteristics of multivariable systems, Researchers are difficult to find an effective control strategy. For multivariable systems, the coupling, and some can be taken to adjust capacity and transfer the appropriate amount of m
4、atching, and re-tuning regulator approaches to overcome. PID control method is one of the traditional control methods and gets good effects under many application situations. But with the increase in complexity of manufacture technology and demands of industrial process performance, the conventional
5、 PID control can not meet the requirement of closed loop optimized control, Intelligent control independent of model of a plant and based on knowledge offers a new idea for improving the process control quality, of which neural network as one of modern information process technologies, has some adva
6、ntages in many applications. Neural network control became a regarded research direction. Single neuron as a neural network the basic unit, has the very strong ability in information synthesis, study memory, self-study, and adaptation, so, it can deal with some processes that are difficult to descri
7、be with the model or rule, structure is simple and calculation is very easy. * If they combination, they can to some extent solve the traditional PID controller difficult online real-time setting parameters, some difficult to deal with complex process and parameters slow time-varying systems for eff
8、ective control inadequate. It is use the single neuron adaptive PID controllers advantages for multivariable control systems decoupling will play a very good control effect.Keywords: Decoupling Control System; Multivariable Decoupling; Single Neuron Adaptive PID目 录摘 要IAbstractII1.绪论11.1 课题研究背景11.1.1
9、 工业控制中常见的耦合现象11.1.2 研究解耦控制系统目的及意义21.2 解耦控制的国内外研究现状31.2.1 解耦控制研究现状和成果31.2.2 解耦控制的研究方法和内容32.数字PID控制简介42.1 PID控制的基本原理42.2 数字PID控制算法52.2.1 位置式PID控制算法52.2.2 增量式PID控制算法63.单神经元PID控制系统73.1 单神经元简介73.1.1单神经元模型73.1.2 单神经元学习规则73.2 基于单神经元的PID控制83.2.1 基于单神经元的自适应PID控制器84.多变量解耦控制124.1 多变量过程控制系统解耦控制124.1.1 多变量过程控制系统
10、解耦原理与方法124.1.2 多变量过程控制系统智能解耦技术174.2 单神经元自适应PID多变量解耦控制17结 论22致 谢23参考文献24第1章 绪论多输入多输出(MIMO)系统内部结构复杂，往往存在有一定限度的耦合作用，一个输入信号的变化也许会使多个输出量发生变化，每个输出量也不只受一个输入信号的影响。对于这种存在耦合的对象，工业过程控制规定系统可以安全稳定地运营，又有较好的调节性能，能以较小的误差跟踪设定值的变化，并使稳态误差为零。为了达成高质量的控制性能，必须进行解耦设计，构成一个解耦控制系统。解耦控制一直是过程控制中的一个难点。1.1 课题研究背景耦合是生产过程控制系统普遍存在的一
11、种现象，是避免不了的，生产过程是一种有序过程，环环相扣，变量间关系错综复杂，一个过程变量的波动往往会影响多个变量的变化，图1.1是双变量耦合对象方框图，的改变对、同时发生影响，同样，的改变也同时对、发生影响。称被控制变量与操作变量在调整过程互相影响的对象为耦合对象，而解除这种耦合关系的过程称之为解耦。G11(s)G21(s)G21(s)G21(s)图1.1 双变量耦合对象方框图1.1.1 工业控制中常见的耦合现象 随着科学研究的发展与技术的进步，生产向快速、大容量、高品质的方向发展，对这种牵一发而动全身的耦合现象，规定控制系统越来越复杂，需要控制的变量通常不止一对并且互相关联。例如，发电厂的中
12、间储粉仓式制粉多变量控制系统，给煤机的括板位置，热风的送风量，二次循环门的开度(引风量)控制磨煤机装入的煤量，煤粉温度及磨煤机的负压，构成了33的耦合系统；冶金工业的热解决炉温度控制系统，规定工件均匀受热，每个加热区都有一个温度控制系统，由加入的燃料来调节温度，燃料控制会影响着电加热炉内负压，所以还需控制烟囱废气的流量，由此构成了负压与温度场的耦合系统；轧钢系统的厚度控制和板型控制也存在着互相关联。尚有电力系统的频率、功率与电压是三个需要控制又彼此相关的量精馏塔的顶部产品成分和回流量压力与温度关联，底部产品的成分、回流、送料速度以及塔板温度等，都是一些彼此有关联的量；因此，多变量系统的控制问题
13、是有丰富内涵和实际工程背景的课题1。1.1.2 研究解耦控制系统目的及意义 自动化技术是当代发展迅速，最引人瞩目的高技术之一，是推动新的技术革命和新的产业革命的核心技术。在某种限度上，可以说自动化是现代化的同义词。由于自动化技术的不断发展和成熟，应用范围越来越广泛，已渗透到社会经济各个部门和人们生活的各个方面。自动化专业毕业生面临的是一个五彩纷呈、择业范围广阔的人才市场，具有丰富的多样性选择，为了适应各种工作的需求，自动化专业的学生需要学习的自动化领域中的知识愈来愈多，规定掌握的自动化技术范围越来越宽。自动化技术又是一门工程实践性很强的技术，掌握自动化技术既要有扎实的专业理论基础，还要有工程实
14、践解决实际问题的能力。 一段时间以来，由于各种因素，学生的结识实习和生产实习在生产现场受到条件限制，能学到的实际知识非常有限，自己动手解决实际问题的机会几乎没有。作为当代大学生的我们应当掌握好本专业的知识、增强自己的动手能力、解决实际问题的能力、增强自己的创新意识。为我们在以后的学习和工作打下一个良好的基础，使我们毕业以后能更好、更快的融入社会。自动化专业是实践性很强的专业，培养和提高学生工程动手能力一直是该专业培养计划的一个重要环节。耦合是生产过程、机电通讯设备或仪器仪表装置普遍存在的现象，对于极弱耦合度的对象控制系统品质尚可保证。随着耦合度增长，系统品质也会有明显恶化，严重影响生产过程的正
15、常运营。因此，解耦控制的研究不仅具有重要的学术价值、更具有直接应用的重大经济价值。我们可以用传统的PID控制器，神经网络来对多变量系统进行等进行解耦，使多变量系统的控制达成最优状态。1.2 解耦控制的国内外研究现状1.2.1 解耦控制研究现状和成果解耦控制是控制理论中最早的问题之一，它的设计思想几乎与控制学科同时产生,解耦控制思想最初狭义的提法是不相干控制原则。它是由Roksenbom和Hoodllol提出来的，他们最先将矩阵分析法应用于多变量控制系统分析，分析了有关飞行器控制的问题，即如何通过度别控制燃料与推动器叶片角度来控制飞行器发动机的速度与功率，并使这两个控制系统互不干涉。1964年Morgan在现代控制理论的框架下正式提出了MIMO多输入多输出线性系统的输入输出解耦问题，即无交互系统的设计问题。在多变量控制理论和实践中，人们提出了解耦控制问题，即如何通过外部控制手段(如状态反馈)将多变量系统解耦，变成若干个互相独立的单输入单输出(SISO)系统，从而可用单变量控制的各种成熟技术来完毕系统的设计。目前研究较多的是针对线性多变量离散系统和针对较特殊的一类非线性多变量离散系统的一些解耦控制方法，并且大多仅考虑实现静态解耦，对于较一般非线性多变量离散系统的线性化解耦控制的研究成果很少，重要是由于离散非线性MIMO系统的线性化解耦理论自身不成熟，并且由于离散系统和连续系统
