第5章神经网络在控制中的应用

BP神经网络在PID控制器参数整定中的应用

ＮｅｒｌＮｔｒＩｏｔｌｒｈｓｓｒｎｅｄｐａｉｔｎｅｔｒｒｓｌｓｕａｅｗｏｋＰＤｃｎｒｌａｔｇｒａａｔｂｌｙａｄｂｔｅｕｔ．ｏｅｏｉｅ
ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＮｅａｔｒＰＩ；ｒｍｅｅｅｔｎｇ；ｉｕｒｌｎｅｗｏｋ；ＤＰａａｔｒｓｔｉＳｍｕｌｔｏａｉｎ
仿真
中图分类号：Ｐ８Ｔ１３文献标识码：Ｂ
ＯｐｔｍｉａｉｎＴｕｎｎｇｏＤｒｍｅｅｓｉｚｔｏｉｆＰＩＰａａｔｒａｕｔＰＩＣｏｔｏｌｒＢａｅｎＢＰｕａｔｒｂｏＤｎｒｌｓｄｏｅＮｅｒｌＮｅｗｏｋ
线性，给出系统所需的控制规律，并因此由神经网络构成的
１引言
ＰＤ控制器以其结构简单，Ｉ对模型误差具有鲁棒性及易
于操作等优点被广泛应用于冶金、工、化电力、工和机械等轻
控制器具有很好的调节能力和鲁棒性。目前，采用ＢＰ神
ＢＰ神经网络的ＰＤ控制器参数整定方法。通过建立三层神经网络模型，Ｉ在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为
ＰＤ的比例（、分（）微分（单元，而构造参数自学习的ＰＤ控制器，控制过程中动态调整ＰＤ的三个控制参数，ＩＰ）积Ｉ、Ｄ）从Ｉ在Ｉ从而进行ＰＤ控制参数的在线整定。仿真结果表明，于ＢＩ基Ｐ神经网络的ＰＤ控制方法在处理非线性和时变系统时，高了Ｉ提实时性能，强系统稳定性，获得更好的控制效果。增并

基于混沌优化的模糊神经网络在交流调速控制中的应用

ｒｓｏｓｆｐｅｅｕａｉｎｓｓｅｅｐｎｅｏｓｅｄｒｇｌｔｙｔｍ．ＳｍｕａｉｎａｄｅｐｒｎａｅｕｔｓｏａｅｃｎｒｌｔｏＡＣｏｉｌｔｎｘｅｍｅｔｌｓｌｈｗｔｔｏｔｈｄｏｉｒｓｈｔｈｏｍｅａｐｉｄｔｐｅｅｌｔｎｓｓｅｈｓｎｉｒｔｎ，ｈｇｅｒｃｓｏｐｌｏＡＣｓｅｄｒｇａｉｙｔｍａｏｖｂａｉｅｕｏｏｉｈｒｐｅｉｉｎ，ｓｏｇｒｂｓｎｓｎｎｉ￣ｎｏｕｔｅｓａｄａｔ —
０引言
交流调速系统由交流电动机组成，其数学模型具有强耦合、参数时变、非线性的特点，采用传统的基于对象模型的ＰＤ控制方法已经很难取得理想的控制效果，就系统控制带来了一定的难度。模糊控Ｉ这
制与神经网络控制都不依赖于控制对象和精确的数学模型，一种非线性控制方法，有良好的控制效是具果。近年来人们将模糊控制与神经网络控制结合起来，利用模糊模型将经验知识转化到神经网络中，构成模糊神经网络控制器并应用于交流调速系统。但模糊控制规则的设计和神经网络的权值往往难以确定，响系统的控制效果，以系统参数的优化问题便成为控制的关键问题。在模糊神经网络控制技术影所中常用的是ＢＰ算法，由于ＢＰ算法是基于梯度的方法，在计算量大、习周期长、存学收敛速度慢和易陷人局部极小值等缺陷。采用遗传算法优化模糊神经网络，能取得一定的控制效果。然而遗传算法也存在收敛速度较慢、法自身参数选取困难、出现 “ 熟 ” 问题，算易早等因此，要寻求一种高效优质的优化需

神经网络方法在自相关过程控制中的应用

．
ＡｅｕｔＰｎｕａｅｗｏｋｓｃｅｄｎａｇｏｄｎｉｃｔｎｒｔ．ｓａｒｓｌ，ＢｅｒｌｎｔｒｕｃｅｓｉｏｄｉｅｔａｉａｅｉｆｏＫｅｒｓｕｏｏｒｌｔｄｐｏｅｓＰｙｗｏｄ：ａｔｃｒｅａｅｒｃｓ；ＳＣ；ｎｕａｅｗｏｋｅｒｌｎｔｒ
Ａｗｎ＆Ｒｂｒ … 和ＷａｄｌＭ０ｋｗｔ１ａ０ｅｔｓｒｅｌ。ｓ０ｉｚ＆Ｐａｔｌｅｎ。
当过程中存在显著的相关性时，若仍使用传统
控制方法进行过程控制，引发大量虚发报警。很将
多学者进行了大量有益的尝试，图找到一种可靠试
哈特控制图进行修正。但对于相关性显著的过程，
这种方法并不奏效。很多学者如Ｎｌｎ、Ｄｎａ、ｅｏｓｕｃｎ
ＧａｔＬａｅｗｒ等提供了若干补充规则以加强休ｒｎｅｖｎｏｈ＆ｔ哈特控制图对于自相关过程的灵敏度，但这些规则造成了大量的虚发报警，使得传统控制图的可靠性大大降低。ＵＵＣＳＭ控制图、ＷＭＥＡ控制图以及残差控制图都被尝试用于自相关过程控制，但效果并不
ＨＥＺｅｈｎ，ＬＵＤｏｇｓｅｇＩｎ —ｈｎ
（ｃｏｌｆｎｇｍｎ，ｉｊｎｅｓｙＴａｊ００２ＣｉａＳｈｏｏａｅｅｔＴａｉＵｉｒｉ，ｉｉ３０７，ｈ）Ｍａｎｎｖｔｎｎｎ
ＡｂｔａｔＴａｉｏａｈｗｈｒｃｎｒｌｃａｔｉｎｔａｐｉａｌｎｍａｙａｔｍａｉｐｏｅｓｂｃｕｅｄｔｓｒｃ：ｒｄｔｎｌＳｅａｔｏｔｈｒｓｏｐｌｂｅｉｎｕｏｔｒｃｓｅａｓａａｉｏｃｃｆｍｈｓｎｕｔｅｒｕｏｏｒｌｔｄｎｔｉｒｓａｃｒｔｅｅｉｄｓｒｓａｅａｔｃｒｅａｅ．Ｉｈｓｅｅｒｈ，ａＢｅｒｌｅｗｒｓｕｉｚｄｔｅｔｙｓｉｓｏｉＰｎｕａｔｏｋｉｔｉｏｉｎｉｈｆｎｌｅｄｆｔｉｒｃｓａａｔｒｖｌｅｏｔｅｅｄ１ｗｉｈｖｒｉｇｖｌｅｆｔｅａｔｃｒｅａｉｎｃｅｆｃｅｔｎｐｏｅｓｐｒｍｅｅａｕｓｆｍｉｓｒｓｍｏｅｓｔａｙｎａｕｓｏｈｕｏｏｒｌｔｏｆｉｎ．ｒｍｅｉｏｉ

基于神经网络的闭环控制学习算法

基于神经网络的闭环控制学习算法一、神经网络在闭环控制中的应用概述神经网络作为一种强大的机器学习模型，其在闭环控制系统中的应用日益广泛。

闭环控制系统，又称为反馈控制系统，是指系统输出与期望输出之间存在反馈回路的控制系统。

在这种系统中，控制算法根据系统输出与期望输出之间的误差来调整控制输入，以达到控制目标。

神经网络因其出色的非线性映射能力和自适应学习能力，在处理复杂系统和不确定性环境中显示出了巨大的潜力。

1.1 神经网络的基本原理神经网络是由大量简单的计算单元（称为神经元）组成的网络，这些神经元通过加权连接相互连接。

每个神经元接收输入信号，进行加权求和，并通过激活函数处理后输出。

通过调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习到输入与输出之间的复杂映射关系。

1.2 神经网络在闭环控制中的作用在闭环控制系统中，神经网络可以用于建模、预测、控制和优化等多个方面。

它可以学习系统的动态行为，预测系统的未来状态，或者直接作为控制器来调整控制输入。

此外，神经网络还可以用于处理系统的不确定性和非线性，提高系统的鲁棒性和适应性。

二、基于神经网络的闭环控制学习算法基于神经网络的闭环控制学习算法是一类利用神经网络来实现闭环控制的算法。

这些算法通过训练神经网络来学习控制策略，以实现对系统的精确控制。

以下是几种典型的基于神经网络的闭环控制学习算法：2.1 反向传播算法（Backpropagation）反向传播算法是神经网络中最常用的学习算法之一。

它通过计算网络输出与期望输出之间的误差，并将误差反向传播至网络的输入层，以此调整网络权重。

在闭环控制系统中，反向传播算法可以用来训练神经网络控制器，使其能够根据系统误差来调整控制输入。

2.2 强化学习算法（Reinforcement Learning）强化学习是一种无模型的学习算法，它通过与环境的交互来学习最优策略。

在闭环控制系统中，强化学习算法可以使神经网络控制器通过试错来学习如何控制系统，以达到最优性能。

模糊控制与神经网络控制

模糊控制与神经网络控制模糊控制和神经网络控制是现代控制领域中的两个重要研究方向，它们通过不同的方法和理论来解决复杂系统的控制问题。

本文将就这两种控制方法进行介绍和对比，并探讨它们在实际应用中的优劣势。

一、模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它通过将输入和输出之间的关系进行模糊化来实现系统的控制。

模糊控制器的设计通常包括模糊化、规则库的建立、推理机制以及解模糊化等步骤。

在模糊控制中，输入和输出以模糊集形式表示，通过一系列的模糊规则进行推理得到控制信号。

模糊规则库中存储了专家知识，根据实际问题的需求可以设计不同的规则。

推理机制使用模糊规则进行推理，最后通过解模糊化将模糊输出转化为具体的控制量。

模糊控制的优点之一是适用于非线性和不确定性系统，它能够通过模糊化处理来处理实际系统中的不确定性和模糊性。

此外，模糊控制能够利用专家经验进行控制器的设计，无需准确的系统数学模型。

然而，模糊控制也存在一些局限性。

首先，模糊控制的规则库和参数通常需要由专家进行手动设计，这对专家的经验和知识有一定的要求。

其次，模糊控制的性能也会受到模糊规则的数量和质量的影响，如果规则库设计不当，控制性能可能无法满足要求。

二、神经网络控制神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法，它通过将系统模型表示为神经网络结构来实现控制。

神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，具有自适应学习和适应性处理的能力。

在神经网络控制中，神经网络被用作控制器来学习系统的映射关系。

通过输入和输出的样本数据，神经网络根据误差信号不断调整权重和阈值，使得输出逼近于期望输出。

神经网络控制通常包括网络的结构设计、学习算法的选择和参数调整等步骤。

与模糊控制相比，神经网络控制具有更好的自适应性和学习能力。

它能够通过学习过程来建立系统的非线性映射关系，并且对于未知系统具有较好的鲁棒性。

此外，神经网络控制不需要准确的系统模型，对系统的数学模型要求相对较低。

基于PSO的神经网络PID在液位控制中的应用

ＫｅｒｓｐｒｃｅｓａｍｐｉｚｔｎＰ０）ｇｒｈｎｕａｅｗｒＰＤｃｎｒｌｌｖｌｃｎｒｌｙｗｏｄ：ａｉｌｗｒｏｔａｉ（Ｓａｏｉｍ；ｅｒｌｎｔｏｋ；Ｉｏｔ；ｅｏｔｔｍｉｏｌｔｏｅｏ
（ｈｎｔｅＣｎｔｃｏｎｒＣ．Ｌｄ，ｅｈｉａＣｎｅ，ｅｉｇ１１０，ｈｎ）ＣｉａＳａｏｓｕｔｎＥｇｇｏ，ｔ．ｃｎｃｌｅｔＢｉｎ０３０ＣｉａｔｒｉＴｒｊ
ＡｂｔａｔＦｃｓｎｏｈｐｏｌｍｈｔｔｗａｄｆｃｌｏｏｆｍｔｅＩｐｒｍｅｅｓｎｈｓｏｇｓｔｉｇｉｓｒｃ：ｏｕｉｇｎｔｅｒｂｅｔａｉｓｉｕｔｃｎｉｉｔｒｈＰＤａａｔｒａｄａｌｎｅｔｎｔｌｍｅ
ｔｅｉｉａａｕｓｏｅｒｌｎｔｏｋｉｈｓａｅ．ＡｎｉｔｌｇｎｏｔｌａｇｒｈｆｒｌｕｄｌｖｌｃｎｒｌｗａｕｈｎｔｌｖｌｅｆＢＰｎｕａｅｗｒｎｔｉｉｐｐｒｎｅｌｅｔｃｎｒｌｏｉｍｏｉｉｅｅｏｔｏｓｐｔｉｏｔｑｆｒａｄｂｓｄｏＰｎｕａｅｗｒｐｉｚｄｂａｔｃｅｓｒａｇｒｔｍ．ＴｅｔｏｅａｅｎｅｕｓｎＰＣ — ＩｏｗｒａｅｎＢｅｒｌｔｏｋｏｔｎｍｉｅｙｐｒｌｗａｍｌｏｉｉｈｈｎｉｐｒｔｓａｄｄｂｇｏＴＩｐｏｅｓｃｎｒｌｓｓｅｒｃｓｏｔｙｔｍ．ＴｅｅｐｒｍｅｔｒｓｈｒｖｄｔａｈｏｔｏｃｅｃｍｐｒｄｗｉｔｄｔｎｌＰＤｏｔｌｏｈｘｅｉｎｅｕｐｏｅｈｔｔｅｃｎｒｌｓｈｍｅｏａｅｔｒｉｏａＩｃｎｒｈａｉｏ

神经网络PID控制器在交流矢量控制系统中的应用

ＡＣｃｏｎｔｏｙｓｅＶｅｔｒＣｏｒｌＳｔｍ
ＺＨＡＮＧｉｇｉｎ，ｎｎｉＷＡＮＧｉＪＡＮＧＭｎｌａＦｅｇＲｅｂｎ，Ｈｕ，ＩＣｈａｏ
（ｐｒｎｆｖａｉｎＦｕｔｔｎ，ｕｈｕｒｏｃｏｌｅＸｕｈｕ２０，ｈｎ）ＤｅａｔｔＡｉｏｏｒａｏｓＸｚｏｒｅＣｌｇ，ｚｏ２０ＣｉａｍｅｏｔＳｉＡｉＦｅ１０
Ｇ㈣一
… 、
另外，叩学习的步长，ａ动量因子。动量为Ｎ因子６ｃ的取值范围为０＜ｌ＜ａ，它的选取对网络学习
的收敛速度有着重要的作用。
２神经网络自适应控制在矢量控制系统中的实现
图１基于神经网络的Ｐ控制系统结构ＩＤ
Ａｂｓｒｃ：ＴｈｅｉｎｍｅｈｏＤｏｔｏｌｅａｅｎＢＰｕａｔｒｓｉｔｏｕｃｄｔａｔｅｄｓｇｔｄｏｆａＰＩｃｎｒｌｒｂｓｄｏｎｅｒｌｎｅｗｏｋｉｎｒｄｅ．Ｔｈｅｓｍｕａｉｎｉｌｔｏｒｓｌｓｓｏｔａｕｈｃｎｔｏｌｒｈｓｓｏｇｒｂｔａｄｆｓ—ｅｐｏｄｉｇｒｏｍａｃ．ｅｕｔｈｗｈｔｓｃｏｒｌｅａｔｎｏｕｓｎａｔｒｓｎｎｐｅｆｒｎｅｒＫｅｗｏｄｓＶｅｔｒＣｏｒｌＮｅｒｌＮｅｗｏｒＡｄｐｔｖｎｌＰＩＣｏｒｌｅｙｒ：ｃｏｎｔｏ；ｕａｔｋ；ａｉｅＣｏ￣ｏ；Ｄｎｔｏｌｒ

神经网络控制在石油化工过程中的应用研究

神经网络控制在石油化工过程中的应用研究近年来，随着工业化进程的加速，石油化工行业也在不断发展。

石油化工生产涉及到多个环节，如原料加工、催化裂化、分离提纯、碳氢化合等，每个环节都需要精准控制，以确保生产效率和产品质量。

而神经网络控制技术，作为一种集成了多项技术的智能控制方式，应运而生，成为了石油化工行业智能化控制的重要方向。

神经网络控制技术可以理解为一种通过学习和模拟复杂非线性过程的智能方法，它能够自适应地处理输入信息，预测出各种变量之间的关系，并通过控制对象的反馈信息不断调整系统参数，实现目标值控制。

在石油化工生产中，神经网络控制技术被广泛应用于控制油气站、催化装置、蒸馏塔、反应器等重要环节，发挥了重要的作用。

神经网络控制技术在石油化工行业的应用主要可分为三个方面。

首先，神经网络控制技术可以应用于先进控制系统中。

先进控制系统是一种广泛应用于工业控制领域的智能控制方式，它能够自适应处理不确定性因素，根据实际生产情况调整控制策略，提高系统性能和产品质量。

神经网络控制技术作为先进控制系统的主要组成部分，能够通过建立预测模型，优化控制方案，实现对整个生产过程的自动化控制调节。

例如，神经网络控制技术可以应用于炼油厂的装置优化，通过建立油品成品质量模型，自动计算出各组分配比参数，提高产品质量和生产效率。

其次，神经网络控制技术可以应用于环境监测和控制。

在石油化工行业中，废气排放和废水处理是一项重要的环境保护任务。

而神经网络控制技术可以应用于环境监测和控制，通过建立废气排放和废水处理的预测模型，优化废物处理方案，提高废气排放和废水处理的效率。

例如，神经网络控制技术可以应用于废气处理装置中，建立废气物种浓度预测模型，实时监测废气物种浓度，控制废气排放，确保环境保护要求的达标。

最后，神经网络控制技术可以应用于远程监控和故障预测。

在石油化工生产中，许多装置设备是长期运行的，难免会出现故障，而这些故障会带来较大的生产损失和安全隐患。