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【摘要】提出了一種基于可編程計算機控制器（PCC）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器，實現(xiàn)了以新一代PCC為硬件，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近任意非線性函數(shù)的能力，對PID控制算法中的三個參數(shù)Kp,Ki,Kd進行在線調(diào)整，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對被控對象的輸出值進行預測，根據(jù)預測值對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層中的加權(quán)系數(shù)進行在線修正，同時引入了帶死區(qū)的控制算法。該控制方案具有調(diào)節(jié)速度快、適應能力強、可靠性高等優(yōu)點。實驗結(jié)果表明，該控制器具有強抗擾、響應快、魯棒性好等特點。

【關(guān)鍵詞】PCC、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、非線性預測

Abstract：A neural network Controller based on the Programmable Computer Controller (PCC) is presented in this paper , It is using the neural network’s capability to approach any nonlinear function to adjust the three parameters of the PID control method on line, and using the neural network model to predicate the object’s outputs, then adjusting the weighting coefficient of the neural network based on the output, it also introduces the dead band control algorithm .It has the fast control speed、stronger adaptive ability and higher reliability. The result of the tests shows that this controller has the characteristics of a strong anti-interference、fast response and robustness in the actual application.

Key words：PCC、 Neural network control、Nonlinear predicate

1 引言

新一代的可編程計算機控制器（Programmable Computer Controller，簡稱PCC）以其高可靠性、編程方便、耐惡劣環(huán)境、功能強大等特性已成為工業(yè)控制領(lǐng)域中增長速度最迅猛的工業(yè)控制設(shè)備，它能很好地解決工業(yè)控制領(lǐng)域普遍關(guān)心的可靠、安全、靈活、方便、經(jīng)濟等問題[1]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法能夠方便地解決工業(yè)控制領(lǐng)域中常見的非線性、時變、大滯后、強耦合、變結(jié)構(gòu)、結(jié)束條件苛刻等復雜問題。其魅力主要在于：（1）能夠充分逼近任意復雜的非線性關(guān)系，從而形成非線性動力學系統(tǒng)，以表示某些被控對象的模型。（2）能夠?qū)W習和適應不確定性系統(tǒng)的動態(tài)特性。（3）所有定量或定性的信息都分布儲存于網(wǎng)絡(luò)中的各神經(jīng)單元，從而具有很強的容錯性和魯棒性。（4）采用信息的分布式并行處理，可以進行快速大量運算[2]。將PCC和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PID控制算法結(jié)合，可以解決很多復雜的實際問題，并產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效益。基于PCC的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器是以純軟件實現(xiàn)的，對于PCC硬件模塊除了最基本的硬件配置（CPU、應用程序內(nèi)存地址區(qū)）以外不需要其它的額外配置，并且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點個數(shù)可以根據(jù)實際控制問題在軟件中很方便的實現(xiàn)，從而可以設(shè)計一定被控對象的控制器。

在復雜的控制系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表示能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學習，對PID控制算法中的Kp,Ki,Kd三個參數(shù)進行非線性組合，實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應控制器。為了使該控制器具有更強的自適應能力，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型對控制對象進行非線性預測，得到控制對象較為精確的預測輸出值，根據(jù)預測值對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)系數(shù)進行修正。

2 基于PCC的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器硬件部分設(shè)計

目前大部分控制系統(tǒng)均采用基于單片機或工業(yè)控制計算機的控制器。基于單片機的控制器在運行中由于各種可能出現(xiàn)死機等現(xiàn)象，其可靠性大大降低，影響控制器的安全可靠運行。基于工控機的控制器，雖有實時操作系統(tǒng)支持，運行速度快，實時性強，圖文顯示方便，但體積大，且成本高，僅適合于大型的控制系統(tǒng)。因此研制高可靠性、通用性、系列化、標準化的通用控制器是當前的發(fā)展趨勢。

新一代可編程計算器具有經(jīng)濟性和高效性等特點，它可直接應用于現(xiàn)場工業(yè)環(huán)境中，具有很強的抗干擾能力、廣泛的適應能力和應用范圍。并有各種標準的通訊接口，與控制系統(tǒng)信息交互非常靈活。可編程計算機控制器硬件組成如圖1所示圖。



圖1 可編程計算機控制器硬件組成圖

圖中控制器的輸入量為閉環(huán)控制的給定量和反饋量，輸出量直接連接控制系統(tǒng)中的控制設(shè)備上。輸入輸出部件為模擬量、數(shù)字量I/O模塊，執(zhí)行輸入輸出控制。微機編程器通過多種通訊方式（如RS232、RS485和CAN等）與PCC進行通訊。

3 基于PCC的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器軟件部分設(shè)計

控制器的軟件部分采用B&R公司獨特的Automation Studio 高級語言編制，其編程方便，更有利于描述復雜的控制思想。

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法

目前，國內(nèi)外大多數(shù)的控制器采用的調(diào)節(jié)規(guī)律是PID型，其是基于近似線性化的模型，但當控制對象是非線性化的模型時，常規(guī)PID的控制效果將會受到影響。本文提出的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則的變參數(shù)PID能夠隨系統(tǒng)的運行模式和運行狀態(tài)的變化而變化，以適應系統(tǒng)的控制要求。

3.2誤差反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為誤差反向傳播（Back Propagation—BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其是一種具有隱含層的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)如圖二所示。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元采用Sigmoid活化函數(shù)，利用其連續(xù)可導性，引入最小二乘學習（Lease Mean Squares—LMS）算法。


圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

3.3控制器軟件結(jié)構(gòu)

控制算法包括三個模塊：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模塊和PID模塊；利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算預測輸出，取代預測輸出的實測值，來計算加權(quán)系數(shù)的修正值，以提高控制效果。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下圖所示。


圖3 采用非線性預測模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PID控制器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

3.4軟件流程



圖4算法流程圖

控制算法可歸納如下：

(1) 選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的結(jié)構(gòu)，并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值 、、 ；確定學習速率和慣性系數(shù) ；

(2)采樣得到r(k)、y(k),計算e(k)=r(k)-y(k);

(3)對r(i)、y(i)、u(i-1)、e(i)(i=k，k-1，•••,k-p)進行歸一化處理，作為NN的輸入;

(4)根據(jù)式（1）、（2）計算NN隱含層和輸出層的輸入和輸出，輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調(diào)參數(shù)Kp(k)、Ki(k)、Kd(k);

（1）
式中，為隱含層加權(quán)系數(shù)，為閾值，= ；f[•]為激發(fā)函數(shù)，f [•]=tanh(x)；

上角標（1）、（2）、（3）分別對應輸入層、隱含層、輸出層。

（2）
式中， 為輸出層加權(quán)系數(shù)； 為閾值
= ；激發(fā)函數(shù)

(5)計算PID控制器的控制輸出u(k);

(6)計算NNM各層的輸入和輸出，輸出為 。計算修正隱含層和輸出層的加權(quán)系數(shù)。

(7)由式（3），計算 ；

（3）

(8)計算修正輸出層、隱含層的加權(quán)系數(shù);

(9)置k=k+1,返回到(2);

（五）帶死區(qū)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法

為了避免控制動作過于頻繁，消除由于頻繁動作引起的震蕩，帶死區(qū)的控制算法是一個好的解決辦法。

(4)

上式中，死區(qū)e0是一個可調(diào)節(jié)的參數(shù)，其具體數(shù)值可根據(jù)實際控制對象由實驗確定。若e0值太小，使控制動作過于頻繁，達不到穩(wěn)定被控對象的目的；若e0值太大，則系統(tǒng)將產(chǎn)生較大的滯后。



圖5帶死區(qū)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

4 實驗

本文利用奧地利B&R公司的PP220和X20作為硬件進行了溫度控制實驗，并用Autimation Studio軟件中的Trace軌跡跟蹤窗口抓屏記錄了溫度變化曲線，如圖6所示。




圖6溫度變化曲線

當溫度從60℃加熱到120℃時系統(tǒng)調(diào)節(jié)時間小，且無超調(diào)和震蕩。施加一個10%的擾動時，系統(tǒng)能很快恢復。實驗結(jié)果表明該控制器響應速度快、可靠性高、穩(wěn)定性好等特點。

5 小結(jié)

本文提出的基于可編程計算機控制器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器有如下特點：

（1）采用可編程計算機控制器PCC作為控制器的硬件，其平均無故障率達50萬小時，大大提高了控制器的可靠性。

（2）采用可編程計算機控制器PCC與采用單片機的控制器相比有如下的特點：采用多CPU并行處理技術(shù)，從而使主CPU的資源得到充分的利用，同時有最大限度地提高了整個系統(tǒng)得速度;采用多任務(wù)分時操作系統(tǒng)，使整個系統(tǒng)得到優(yōu)化且有較好的實時性；引進了高級語言編程技術(shù)，使編程方便，更有利于描述復雜的控制思想。

（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則的參數(shù)自適應式PID控制策略，實現(xiàn)了控制器隨控制對象的運行狀態(tài)的變化而改變控制參數(shù)，其動態(tài)特性得到明顯的改善。

因此，該控制器的實驗結(jié)果非常良好，其將在各控制領(lǐng)域有著廣闊的應用前景。

該論文的研究得到了貝加萊學界聯(lián)盟的支持和幫助。

參考文獻：

[1] 齊蓉，肖維榮.可編程計算機控制器技術(shù).
北京：電子工業(yè)出版社[M].2005
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[5] 舒迪前.預測控制系統(tǒng)及其應用[M ].北京:
機械工業(yè)出版社.1996.

作者簡介：
郝連鋼（1984—）男，陜西楊凌人，碩士研究生，主要從事電力系統(tǒng)計算機測控技術(shù)的研究。
齊 蓉（1962—）女，吉林長春人，博士，教授，博士生導師，主要從事電氣技術(shù)及自動化的研究。
蔡立虹（1972—）女， 貝加萊工業(yè)自動化（上海）有限公司技術(shù)工程師，研究方向：工業(yè)自動化。