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基于WLAN與單神經(jīng)元自適應(yīng)的空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

作者: 時(shí)間:2013-10-21 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

常規(guī)制器的控制算法式為
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式(1)中為實(shí)際值與給定值的偏差,e(t)=yr-y;Kp為比例增益;Ti為積分時(shí)間常數(shù);Td為微分時(shí)間常數(shù)。當(dāng)采用周期T。較短時(shí),離散化后,可得常規(guī)制的增量型算式為:
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結(jié)合以上的常規(guī)PID調(diào)節(jié)器的控制機(jī)理,一個(gè)基于單神經(jīng)元模型的自適應(yīng)制器的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

e.JPG


圖中狀態(tài)變換器的輸入為系統(tǒng)的輸出偏差信號(hào)e(k),yr為設(shè)定輸入,y為過程的實(shí)際輸出,ri為性能指標(biāo)或遞進(jìn)信號(hào),K為神經(jīng)元比例系數(shù),K>0。該單神經(jīng)元控制器有3個(gè)狀態(tài)變量xi(k)、x2(k)、x3(k),這里分別取為:
f.JPG

xi(k)(i=1,2,3)的這種取法有明顯的物理意義:x1(k)反映了系數(shù)誤差(相當(dāng)于積分項(xiàng)),x2(k)反映了系統(tǒng)誤差的一階差分(相當(dāng)于比例項(xiàng)),x3(k)反映了系統(tǒng)誤差的二階差分(相當(dāng)于微分項(xiàng))。本文的控制策略如下:
g.JPG
分別稱為該神經(jīng)元控制器的積分系數(shù)、比例系數(shù)、微分系數(shù)。
單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器是通過對(duì)加權(quán)系數(shù)的調(diào)整來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)功能的。考慮到加權(quán)系數(shù)應(yīng)和神經(jīng)元的輸入、輸出和輸出偏差三者的相關(guān)函數(shù)有關(guān),因此加權(quán)系數(shù)的調(diào)整采用有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,即:
h.JPG
式(6)、(7)中ri(k)——遞進(jìn)信號(hào)或?qū)W習(xí)信號(hào),ri(k)隨過程進(jìn)行逐漸衰減;z(k)——輸出誤差信號(hào),z(k)=y,(k)-y(k)=e(k);ηi——學(xué)習(xí)速率,ηi>0。
可以證明當(dāng)偏差e(k)充分小時(shí),wi(k)可收斂到某一穩(wěn)定值k.jpg,且與期望值的偏差在允許范圍內(nèi)。

為保證上述控制學(xué)習(xí)算法的收斂性和魯棒性,對(duì)上述學(xué)習(xí)算法進(jìn)行規(guī)范化處理,得:
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ηI,ηP,ηD——分別為積分、比例、微分的學(xué)習(xí)速率。由式(8)可看出,單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器是依據(jù)學(xué)習(xí)信號(hào)所反映的誤差與環(huán)境的變化來對(duì)相應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整,并產(chǎn)生自適應(yīng)控制作用,這充分體現(xiàn)了其強(qiáng)魯棒性。

5 結(jié)束語

根據(jù)以上設(shè)計(jì)的,將與單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制結(jié)合起來,通過工控機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控,控制效果良好。選擇不但減少了布線所需的人力物力的消耗,也增加了系統(tǒng)的靈活性、移動(dòng)性。同時(shí)加上單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制,使系統(tǒng)具有無靜差、無超調(diào)、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。

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