一种PID型模糊神经网络控制器
基于遗传算法和模糊神经网络的PID控制器参数优化方法
ｍｉ ｚ ｅ ｄ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｃ ｉ ｍａ ｌ ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｄ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｎ ｅ ｕ ｒ ｌ ａ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ
周 由 员
（ 四 川 文理 学 院 ， 四川 达 州 ６ ３ ５ ０ ０ ０ ）
摘要 ： 针 对传 统的 Ｐ Ｉ Ｄ控 制器参数优化 需要被控 对象精 确数 学模 型问题 ， 利用不需要被 控对 象数 学模 型 的模糊 控制理论 和神经 网络的 自适应和 自学习的能力 以及遗传算法的全局优化能力 ， 提 出一种基 于遗传算法 、 模 糊控制理论 和神 经 网络
ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｆ ｏ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｒ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ．Ａ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ Ｐ Ｉ Ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ，ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｔ ｈ ｅ ｏ ｙ ｒ ａ ｎ ｄ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ａ ｎ ｄ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｎ ｅ ｕ ｒ ｌ ａ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｏ ｐ ｔ ｉ —
PID模糊控制器发展现状综述
模糊PID控制器的发展现状综述1模糊PID控制器研究背景1.1PID控制器传统的PID控制器虽然以其结构简单、工作稳定、适应性好、精度高等优点成为过程控制中应用最广泛最基本的一种控制器。
PID调节规律一般都能得到比较令人满意的控制效果，尤其是对于线性定常系统的控制是非常有效的，但是它的调节品质取决于PID控制器各个参数的确定。
随着工业生产过程的日趋复杂化，系统不可避免地存在非线性、滞后和时变现象，其中有的参数未知或缓慢变化，有的带有延时和随机干扰，有的无法获得较精确的数学模型或模型非常粗糙，如果使用常规的PID控制器，PID参数的整定变得十分困难甚至无法整定，因此并不能得到理想的控制效果。
为此，近年来各种改进的PID控制器如自校正、自适应PID[1][2][3]及智能控制器[4]迅速发展起来，但仍存在一定的局限性。
1.2模糊控制器随着技术的发展，模糊控制理论和模糊技术成为最广泛最有前景的应用分支之一。
模糊控制器是一种专家控制系统，它的优点是不需要知道被控对象的数学模型而能够利用专家已有的经验对系统进行建模。
与传统的PID控制方式相比，它适合解决一些难以建立精确数学模型、非线性、大滞后和时变的复杂过程的问题，因此得到了很好的发展，尤其是在工业控制、电力系统等领域中解决了许多实际性的问题，引起了越来越多的工程技术人员的兴趣。
但是经过深入研究，会发现基本模糊控制存在着其控制品质粗糙和精度低等弊病。
而且用的最多的二维输入的模糊控制器是PI或PD型控制器，会出现过渡过程品质不好或不能消除稳态误差的问题。
因此，在许多情况下，将模糊控制和PID控制两者结合起来，扬长避短，既具有模糊控制灵活、适应性强、快速性好的优点，又具有PID控制精度高的特点。
把规则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则及有关信息作为知识存入计算机知识库中，然后计算机根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理，自动实现对PID参数的最佳整定，实现模糊PID控制。
基于神经网络再建模的模糊PID控制器精简化研究
相似性分析[6]、奇异值分解[7]等），分层递阶模糊系统结构 [8]，自组织理论[9]，并规则结构方式[10]等方法来解决。
NB NM NS ZE PS PM PB NB PB PB PM PM PS ZO ZO NM PB PB PM PM PS ZO NS NS PM PM PM PS ZO NS NS e ZO PM PS PS ZO NS NM NM PS PS PS ZO NS NS NM NM PM ZO ZO NS NM NM NM NB PB ZO NS NS NM NM NB NB
(5)
∑ µEl (e) ⋅ µECl (ec)
l =1
49
∑ ∆Kil ⋅ µEl (e) ⋅ µECl (ec)
∆Ki = fi (e, ec) = l=1 49
(6
(ec)
l =1
49
∑ ∆K
l d
⋅
µEl
(e) ⋅ µECl
(ec)
∆Kd = fd (e, ec) = l=1 49
本文以迄今广泛应用的模糊 PID 控制器为研究对象，以 简化其计算复杂性、减小计算延时为目标，考虑到利用 VHDL 的并行运算模式（因为单片机、DSP 芯片和计算机软 件实现都是串行运算模式）和已经调试成功的模糊 PID 控制 的优点，以及神经网络的并行运算模式。为此，我们选择神 经网络来简化它的计算复杂性，即利用神经网络万能函数逼 近能力，通过遍历模糊 PID 的输入输出数据对，训练一个神 经网络模型，来等效模糊 PID 控制器。试图用这种方式来减 小模糊 PID 数学模型的计算复杂性，促进该算法在 VHDL、 FPGA、SOPC 等并行硬件实现方式上的应用。
《新型pid控制及其应用》介绍
《新型pid控制及其应用》介绍PID控制是工业控制中常用的一种控制方法，其控制效果受到许多因素的影响，如参数选择、采样周期、控制器类型等。
本文介绍了新型PID控制方法及其应用，包括增量型PID控制、自适应PID控制、模糊PID控制、神经网络PID控制等，以及在温度控制、压力控制、电机控制等领域的应用。
关键词：PID控制；增量型PID控制；自适应PID控制；模糊PID 控制；神经网络PID控制一、引言PID控制是工业控制中常用的一种控制方法，其通过对被控对象的输入信号进行调节，使其输出信号达到期望值。
PID控制器由比例控制器、积分控制器和微分控制器三部分组成，可以通过调节其参数来实现对被控对象的控制。
但是，PID控制器的控制效果受到许多因素的影响，如参数选择、采样周期、控制器类型等。
因此，为了提高PID控制器的控制效果，研究新型PID控制方法具有重要意义。
二、增量型PID控制增量型PID控制是一种对传统PID控制进行改进的方法。
其基本思想是在PID控制器的输出信号上进行微分运算，从而得到增量信号，通过对增量信号进行比例、积分和微分运算，得到控制器的输出信号。
相比传统PID控制，增量型PID控制具有响应速度快、抗干扰性强等优点，适用于对快速变化的被控对象进行控制。
三、自适应PID控制自适应PID控制是一种通过对PID控制器的参数进行自适应调整来实现对被控对象的控制的方法。
其基本思想是根据被控对象的状态来自适应地调整PID控制器的参数，从而达到更好的控制效果。
自适应PID控制具有适应性强、鲁棒性好等优点，适用于对复杂、时变的被控对象进行控制。
四、模糊PID控制模糊PID控制是一种将模糊逻辑与PID控制相结合的控制方法。
其基本思想是将模糊逻辑应用于PID控制器的参数调整中，通过模糊推理来自适应地调整PID控制器的参数，从而达到更好的控制效果。
模糊PID控制具有适应性强、鲁棒性好等优点，适用于对复杂、非线性的被控对象进行控制。
基于神经网络的模糊PID控制器设计与实现
基于神经网络的模糊PID控制器设计与实现随着科技的不断发展，控制技术在工业自动化中的应用越来越广泛。
PID控制器因其简单易懂、易实现的特点而被广泛使用，但是传统的PID控制器在某些场合下会出现失效的情况。
为了解决这一问题，研究者们开始着手开发基于神经网络的模糊PID控制器。
本文将介绍基于神经网络的模糊PID控制器的设计与实现。
一、控制器介绍基于神经网络的模糊PID控制器是一种新型的控制器，它将模糊控制的优点与神经网络的处理能力相结合，形成了一种高效的自适应控制器。
该控制器利用神经网络的学习算法实现自适应参数的调节，将模糊控制中的模糊规则与神经网络的处理能力相结合，形成一种新的控制方法。
该控制器的核心思想是利用神经网络对系统进行建模，通过学习算法自适应地调节系统参数，从而实现对系统的控制。
其中，模糊控制器用于对输出进行模糊处理，神经网络用于对输入和输出进行处理，从而实现对系统的控制。
二、控制器设计基于神经网络的模糊PID控制器的设计需要以下几个步骤：1.系统建模系统建模是设计基于神经网络的模糊PID控制器的第一步。
系统建模的目的是构建系统的数学模型，以便于后续的设计过程。
在建模过程中，需要考虑系统的类型、运动方程、非线性因素等因素。
2.控制器设计控制器的设计是基于神经网络的模糊PID控制器设计的核心。
控制器的设计包括神经网络的结构设计、神经网络权值的选择、模糊控制的设计等。
3.参数调节参数调节是控制器设计的重要环节。
由于系统的运动方程等因素的影响，不同系统的参数可能不同。
因此，在实际应用中需要根据实际情况对控制器进行参数调节。
三、控制器实现基于神经网络的模糊PID控制器的实现需要以下步骤：1.数据采集数据采集是基于神经网络的模糊PID控制器实现的第一步。
数据采集的目的是获取系统的输入输出，以便为神经网络提供数据。
2.神经网络训练神经网络训练是实现控制器的关键步骤。
在训练过程中，通过对神经网络进行学习，让它逐渐对系统的输入输出进行建模。
基于BP神经网络的温度模糊PID控制器设计
基于ＢＰ神经网络的温度模糊ＰＩＤ控制器设计作者：张咏军王航宇来源：《现代电子技术》2008年第07期摘要：根据BP神经网络对温度控制的要求设计出一种模糊PID控制器，采用误差和误差变化率作为模糊PID控制器的输入，PID参数作为模糊PID控制器的输出，使用一组模糊规则实现对PID参数的在线优化调节。
采用Simulink图形化工具平台对模糊PID控制器和传统的PID控制器进行建模和仿真，结果表明和传统PID控制器相比，模糊PID控制器性能优良，使系统响应速度加快，超调减小。
关键词：BP神经网络；模糊控制；模糊PID控制；隶属函数中图分类号：TP21文献标识码：B文章编号：1004-373X(2008)07-133-Design of Temprature Fuzzy PID Controller Based on BP Neural Network(Xi′an A eronauntical Polytechnic Institute，Xi′an,710089，China)Abstract：A fuzzy PID controller towards BP neural network temprature control is designed with input parameters of error and derivative of error and output parameters of PID parameters which could be regulated sensitively by a set of fuzzy disciplines.The fuzzy PID controller model and PID controller model are set up and simulated through Simulink with the final result showing better characteristics of fuzzy PID control compared with PID control such as minimal overshoot and more quick response.Keywords：BP neural network;fuzzy control;fuzzy PID control;membership function神经网络控制的研究始于20世纪60年代，1960年，widrow和Hoff首先把神经网络用于控制系统，Kilme和McCulloch提出了KMB神经网络模型，并在“阿波罗”登月计划中应用取得良好的效果。
基于BP神经网络的PID控制器的设计
基于BP神经网络的PID控制器的设计简介：PID控制器是一种常用的控制方法，可以使控制系统快速、稳定地对目标进行调节。
然而，传统的PID控制器需要依赖经验的设置参数，很难适用于非线性复杂的系统。
为了改善这一问题，本文提出了一种基于BP神经网络的PID控制器的设计方法。
一、神经网络介绍BP神经网络是一种常用的人工神经网络，通过反向传播算法进行学习和适应。
它可以用来建模非线性关系、解决分类和回归问题等。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过调整权重和偏置项，使得网络的输出接近于期望输出。
二、PID控制器的基本原理PID控制器是由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分组成的，它们分别对应了系统的比例性能、整定性能和微分性能。
PID控制器的输出是由目标值与实际值之间的误差来决定的。
比例作用是根据误差的大小进行调节，积分作用是根据误差的积分值进行调节，微分作用是根据误差的变化率进行调节。
三、BP神经网络的PID控制器设计1.建立神经网络模型：确定输入层节点数、隐藏层节点数和输出层节点数。
2.确定权重和偏置项的初始值：可以使用随机数进行初始化。
3.设置训练样本集：训练样本集包括输入和输出的数据，可以根据实际情况进行设置。
4.确定学习率和训练次数：学习率决定了网络的更新速度，训练次数决定了网络的学习程度。
5.神经网络训练：使用BP算法对神经网络进行训练，通过反向传播算法调整权重和偏置项。
6.测试神经网络性能：使用测试数据对神经网络进行测试，评估其性能是否满足要求。
7.参数调整：根据测试结果对PID控制器的参数进行调整，使得神经网络对系统的控制更加精确。
四、实验结果分析通过对比传统的PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器，可以发现基于BP神经网络的PID控制器具有更好的系统控制性能。
因为BP神经网络能够自适应地调整参数，适应非线性复杂系统的控制要求。
总结：基于BP神经网络的PID控制器是一种有效的控制方法，可以提高系统控制的精度和稳定性。
基于BP神经网络的模糊PID控制器的设计
基于BP神经网络的模糊PID控制器的设计【摘要】工业过程控制中广泛采用PID控制，但传统PID控制因其控制参数的固定，在线整定难等问题。
为此本文研究了一种新的自适应模糊PID控制方法，为了解决模糊推理没有学习能力的问题，本文又提出了一种基于BP神经网络的自适应模糊控制方法。
此方法是模糊控制、神经网络和PID控制的有效结合。
仿真实验表明，这种基于BP神经网络的模糊PID控制算法具有良好的控制效果。
【关键词】PID控制;BP神经网络;模糊PID控制Abstruct：PID control are widely used in industrial process control，but the traditional PID control because of its control parameters are fixed，and it is difficult to adjust its parameters online.So this paper studies a new adaptive fuzzy PID control method，to solve problem without the ability to learn，and put forward a kind of adaptive fuzzy control method based on BP neural network in this paper.It is the effective combination of fuzzy control，neural network and PID control.Simulation results show that this fuzzy PID control method based on BP neural network has good control effect.Keywords：PID control;BP neural network;Fuzzy PID control1.引言常规PID在控制领域被广泛应用，利用数学算法来整定参数。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。