摘 要： 常規(guī)PID的控制，不但其參數(shù)難以整定，而且還依賴于對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，適應(yīng)性較差，對(duì)復(fù)雜過(guò)程不能保證其控制精度。根據(jù)反應(yīng)釜溫度時(shí)間滯后具有非線性、強(qiáng)耦合、不確定性過(guò)程的控制需要，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法。并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器的算法，對(duì)經(jīng)典PID參數(shù)選取進(jìn)行了分析。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)PID算法相比，該控制方法可實(shí)現(xiàn)有效的控制，具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、控制效果好的特點(diǎn)。
關(guān)鍵詞： 常規(guī)PID；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；仿真

常規(guī)PID控制算法對(duì)于大部分工業(yè)過(guò)程的被控對(duì)象控制效果良好[1，2]，但是對(duì)于反應(yīng)釜溫度的時(shí)間滯后問(wèn)題，PID控制算法在控制溫度跟蹤變化曲線時(shí)存在振蕩和精度低的缺點(diǎn)。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制以其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)受到控制界的關(guān)注。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)在于能夠逼近任意復(fù)雜的非線性映射，具有超強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，具有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性，因此用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)具有良好的自適應(yīng)性和控制性能[3，4]。為了克服反應(yīng)釜溫度的時(shí)間滯后問(wèn)題，本文結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略，采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法對(duì)其進(jìn)行控制，反應(yīng)釜溫度能自動(dòng)跟隨給定的溫度曲線，滿足工藝要求。
1 反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)
反應(yīng)釜按反應(yīng)的特性可以分為吸熱反應(yīng)和放熱反應(yīng)。一般來(lái)說(shuō)，聚合反應(yīng)屬于放熱反應(yīng)，而裂變反應(yīng)屬于吸熱反應(yīng)。反應(yīng)釜的操作流程一般包括如圖1所示的四個(gè)階段[5]。
圖1中恒溫段是反映工藝的關(guān)鍵階段，對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量有著重要的影響，所以提高恒溫段的控制精度是提高產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵。

實(shí)際反應(yīng)過(guò)程中常伴有強(qiáng)烈的放熱效應(yīng)，使反應(yīng)溫度有所變化。針對(duì)反應(yīng)釜溫度控制的特點(diǎn)，本文采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)功能，增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性和自適應(yīng)能力，使系統(tǒng)具有良好的調(diào)節(jié)品質(zhì)，在對(duì)象參數(shù)變化的情況下仍具有很強(qiáng)的魯棒性和抗干擾能力。
2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法
本文采用的是三層BP網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖2所示[6]，輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)取4，分別對(duì)應(yīng)于輸入r、輸出y、誤差e和單位1，隱含層神經(jīng)元為5個(gè)，輸出層神經(jīng)元分別對(duì)應(yīng)PID控制器的3個(gè)可調(diào)參數(shù)kp、ki、kd。系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)，通過(guò)加權(quán)系數(shù)調(diào)整，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出對(duì)應(yīng)于某種最優(yōu)控制律下的PID控制器參數(shù)[7]。

按照梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)，并附加一個(gè)使搜索快速收斂全局極小的慣性項(xiàng)，修正公式為：

3 仿真研究
本文設(shè)計(jì)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制結(jié)構(gòu)如圖3所示。

針對(duì)反應(yīng)釜的特性，為了使結(jié)果具有代表性，取被控對(duì)象時(shí)變參數(shù)的非線性被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型為：

在第100個(gè)采樣時(shí)刻，控制器加外部干擾0.20時(shí)，仿真結(jié)果分別如圖6、圖7所示。

從以上圖中可以看出，與傳統(tǒng)PID算法相比，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法的超調(diào)量幾乎為0，穩(wěn)定速度快，而且能夠隨著系統(tǒng)參數(shù)的變化自動(dòng)調(diào)整PID控制參數(shù)。當(dāng)在第100個(gè)采樣時(shí)刻時(shí)控制器加外部干擾0.20時(shí)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法中的PID參數(shù)隨之進(jìn)行了調(diào)整，從而在系統(tǒng)受到外部干擾時(shí)影響很小，很快再次達(dá)到穩(wěn)定。
由于反應(yīng)釜過(guò)程的時(shí)變、非線性等特點(diǎn)，本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和非線性逼近能力，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法。此算法可保證系統(tǒng)輸出響應(yīng)快、超調(diào)量小、調(diào)整時(shí)間短、控制精度高，而且具有較強(qiáng)的適應(yīng)內(nèi)部參數(shù)變化和抗外部干擾的能力。通過(guò)對(duì)反應(yīng)釜溫度仿真實(shí)驗(yàn)控制，驗(yàn)證了這種控制方法的有效性，并通過(guò)對(duì)比可知其性能明顯優(yōu)于常規(guī)的PID算法。本文提出的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法具有廣闊的應(yīng)用前景，同時(shí)也為進(jìn)一步研究復(fù)雜系統(tǒng)的預(yù)估﹑預(yù)控等其他算法奠定了基礎(chǔ)。
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