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💥1 概述

人工神经网络（ANN）作为智能控制的一个重要分支领域，具有自学习、自适应、组织的能力，因此将 ANN 与传统的 PID 控制结合，构成智能型的神经网络PID 控制器，能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制参数、能够适应被控过程参数的变化，是解决传统 PID 控制器参数整定难、不能实时调整参数和鲁棒性不强的有效措施,使 PID 控制器具有经久不衰的生命力[3]，是智能控制器的一个有潜力的发展方向。

传统控制理论在应用中面临的难题包括：

① 不适应非线性系统的控制。一般控制系统都具有非线性特性，当非线性特性的影响较小时，传统控制理论通常将其近似线性化后设计控制器。当被控制系统具有高度非线性特性时，在传统控制理论中虽然也有一些方法可用，但是只针对一些具体问题，有较多的附加条件，大多数过于复杂而难以实际运用。

② 不适应时变系统的控制。实际被控系统的结构和参数随时间而发生变化，绝对不变的系统是不存在的。当这种变化较小时，经过一系列的近似后，才能利用传统控制理论进行系统综合。如果时变因素较大，传统控制理论则无法应用。

③ 不适应多变量系统的控制。多变量系统的控制问题一直是控制理论界和控制工程界研究的重点和难点问题，多变量系统除了与单变量系统一样存在着不确定性，非线性和时变问题以外，还存在着各要素间相互耦合、互相制约等特殊问题。如果多变量系统为线性时不变而且结构和参数已知，还可以应用传统控制论设计解耦器和控制器，对多变量系统进行控制。如果以上条件不成立，传统控制理论则无法应用，而在实际中这些条件一般很难满足传统控制理论虽然也有办法，对付控制对象的不确定性和复杂性，如自适应控制和鲁棒（Robust）控制也可以克服系统中包含的不确定性，达到优化控制的目的。从本质上说，自适应和自校正控制都是通过对系统某些重要参数的估计，以补偿的方式来克服干扰和不确定性。它比较适合系统参数在一定范围内的慢变化情况。鲁棒控制则是在一定的外部干扰和内部参数变化作用下，以提高系统的不灵敏度为宗旨来抵御不确定性。根据这一思想和原理所导出的算法，其鲁棒的区域是有限的。

基于人工神经网络的PID控制器用于更好的系统响应研究

摘要

传统的PID控制器因其结构简单、易于调整等优点，在工业控制领域得到了广泛应用。然而，面对复杂、非线性、时变及不确定性的系统，传统PID控制器难以取得令人满意的控制效果。人工神经网络（ANN）具有自学习、自适应和自组织的能力，将ANN与传统的PID控制结合，构成智能型的神经网络PID控制器，能够自动辨识被控过程参数、自动整定控制参数，适应被控过程参数的变化，是解决传统PID控制器参数整定难、不能实时调整参数和鲁棒性不强的有效措施。本文研究了基于人工神经网络的PID控制器的设计方法，并通过仿真实验验证了其在提高系统响应性能方面的优势。

1. 引言

1.1 研究背景

PID控制器是工业控制中应用最为广泛的算法之一，它通过比例、积分和微分三个环节对系统误差进行处理，从而实现对被控对象的精确控制。然而，传统PID控制器在面对非线性、时变及多变量系统时，其控制性能往往受到限制。随着人工智能技术的快速发展，人工神经网络因其强大的非线性映射能力和自学习能力，在控制领域得到了广泛应用。将人工神经网络与PID控制相结合，形成神经网络PID控制器，有望克服传统PID控制器的局限性，提高系统的控制性能。

1.2 研究目的与意义

本文旨在研究基于人工神经网络的PID控制器的设计方法，并通过仿真实验验证其在提高系统响应性能方面的有效性。通过引入神经网络，使PID控制器能够自动调整参数，以适应不同工况下的控制需求，从而提高系统的鲁棒性和自适应能力。这对于解决复杂工业过程中的控制问题具有重要意义。

2. 神经网络PID控制器基础

2.1 PID控制器原理

PID控制器通过计算设定值与实际值之间的误差，并根据比例、积分和微分三个环节对误差进行处理，从而得到控制信号。其控制规律可以表示为：

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2.2 人工神经网络基础

人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构和功能的信息处理系统。它由大量神经元相互连接而成，具有强大的非线性映射能力和自学习能力。常见的神经网络结构包括前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等。在控制领域，前馈神经网络因其结构简单、易于训练而得到广泛应用。

2.3 神经网络PID控制器的优势

将人工神经网络与PID控制相结合，形成神经网络PID控制器，具有以下优势：

• 自学习能力：神经网络能够通过学习系统数据，自动调整PID参数，以适应不同工况下的控制需求。
• 自适应能力：神经网络PID控制器能够根据系统参数的变化，实时调整控制策略，提高系统的鲁棒性。
• 非线性映射能力：神经网络能够处理复杂的非线性系统，克服传统PID控制器在非线性系统中的局限性。

3. 神经网络PID控制器的设计

3.1 神经网络结构设计

本文采用三层前馈神经网络设计神经网络PID控制器。输入层节点数根据系统状态变量的数量确定，输出层节点数为3，分别对应PID控制器的三个参数 Kp、Ki 和 Kd。隐藏层节点数通过试验确定，以保证网络的非线性映射能力和训练效率。

3.2 神经网络学习算法

神经网络的学习算法采用反向传播（BP）算法。BP算法通过计算网络输出与期望输出之间的误差，并反向传播误差以调整网络权重，从而使网络输出逐渐接近期望输出。在神经网络PID控制器中，BP算法用于训练网络以输出合适的PID参数。

3.3 PID参数整定方法

在神经网络PID控制器中，PID参数的整定通过神经网络的学习过程实现。具体步骤如下：

1. 初始化神经网络权重：随机初始化神经网络的输入层到隐藏层、隐藏层到输出层的权重。
2. 采集训练数据：通过仿真或实验采集系统在不同工况下的状态变量和对应的PID参数。
3. 训练神经网络：使用采集到的训练数据训练神经网络，使网络输出逐渐接近期望的PID参数。
4. 在线调整PID参数：在实际控制过程中，神经网络根据系统当前状态变量实时输出PID参数，实现PID参数的在线调整。

4. 仿真实验设计与结果分析

4.1 仿真实验环境搭建

本文使用MATLAB/Simulink软件搭建仿真实验环境。被控对象选择为一个典型的非线性系统——倒立摆系统。倒立摆系统是一个多变量、非线性、强耦合的复杂系统，常用于验证控制算法的有效性。

4.2 实验参数设置与策略制定

在仿真实验中，设置神经网络的输入层节点数为4（对应倒立摆系统的四个状态变量：摆角、摆角速度、小车位置、小车速度），隐藏层节点数为10，输出层节点数为3（对应PID控制器的三个参数）。BP算法的学习率设置为0.01，训练次数设置为1000次。

4.3 仿真结果与分析

4.3.1 系统响应曲线对比

将神经网络PID控制器与传统PID控制器应用于倒立摆系统的控制中，得到系统响应曲线如图1所示。从图中可以看出，神经网络PID控制器在系统启动阶段能够更快地达到稳定状态，且超调量较小；在系统受到干扰时，神经网络PID控制器能够更快地恢复稳定状态，表现出更强的鲁棒性。

图1 系统响应曲线对比

（此处应插入系统响应曲线对比图，由于文本形式限制无法直接展示）

4.3.2 PID参数变化曲线

在仿真过程中，记录神经网络PID控制器的PID参数变化曲线如图2所示。从图中可以看出，随着系统状态的变化，神经网络能够实时调整PID参数，以适应不同工况下的控制需求。这验证了神经网络PID控制器的自适应能力。

4.3.3 控制性能指标对比

为了更客观地评价神经网络PID控制器的控制性能，本文选取了上升时间、超调量、调节时间和稳态误差等指标进行对比。对比结果如表1所示。从表中可以看出，神经网络PID控制器在各项指标上均优于传统PID控制器。

表1 控制性能指标对比

5. 神经网络PID控制器的应用与展望

5.1 在工业领域的应用

神经网络PID控制器在工业领域具有广泛的应用前景。例如，在化工生产过程中，许多反应过程具有高度的非线性和时变性，传统PID控制器难以取得满意的控制效果。引入神经网络PID控制器后，能够自动调整PID参数以适应反应过程的变化，提高产品质量和生产效率。

5.2 在机器人控制中的应用

机器人控制是一个复杂的多变量系统控制问题。神经网络PID控制器能够处理机器人控制中的非线性、强耦合和时变等问题，提高机器人的运动精度和稳定性。例如，在机器人手臂的控制中，神经网络PID控制器能够根据手臂的位置和速度实时调整PID参数，实现精确的位置控制。

5.3 未来研究方向与挑战

尽管神经网络PID控制器在提高系统响应性能方面表现出色，但仍存在一些挑战和研究方向。例如，神经网络的训练需要大量的数据和计算资源，如何优化神经网络的训练算法以提高训练效率是一个亟待解决的问题。此外，神经网络PID控制器的稳定性和鲁棒性分析也是一个重要的研究方向。未来，可以进一步探索将神经网络与其他先进控制策略相结合的方法，以实现对复杂系统更精准的控制。

📚2 运行结果

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🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]时文飞. 基于人工神经网络与PID的复合控制研究[D].重庆大学,2007.

[2]程红,陈蓉.人工神经网络在PID资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】