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基于单神经元的PID控制
1神经元
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基于单神经元的PID控制
1神经元
单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学****和自适应能力，且结构简单响应速度快。这里将单个神经元与传统PID 控制器结合起来，一定程度上解决了传统PID 调节器不易在线实时整定参数，难以对复杂过程和时变系统参数进行有效控制等问题。人工神经元模型如图1 所示，可以看出神经元是一个多输入单输出且具有阈值、权值的非线性处理元件。神经元突触可与其他神经元相连接，或反映外界环境信息，也可以反馈自身信息，通过调整权值得到新的输出。
2 单神经元PID控制
单神经元PID控制器的设计
用单个神经元实现的自适应PID 控制的结构框图如图所示。
图2 单神经元PID 控制原理图
图中Yr为设定值，Y为给定值，通过状态转换器得到作为神经元输入的三个状态量
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，通过学****调节神经元权值 最终得到输出。神经元的输入输出关系描述为: (2-1)
(2-2)
由PID 控制器的增量算式:
(2-3)
若取,则式(2-4) 变为:
(2-4)
比较式(2-3) 和(2-4) 形式完全相同，所不同的只是式(2-4) 中的系数可以通过神经元的自学****功能来进行自适应调整，而式(2-3) 中的参数是预先确定好且不变的。正是由于能进行自适应调整，故可大大提高控制器的鲁棒性能。与常规PID控制器相比较，无需进行精确的系统建模，对具有不确定性因素的系统，其控制品质明显优于常规PID控制器。从后面的仿真分析中可以验证这一结论。其中，神经元的学****功能是通过改变权系数来实现的，学****算法即是如何调整规则，它是神经元控制的核心，反映了学****方式与学****功能。神经网络的工作过程主要由两个阶段组成，一个阶段是工作期，此时，各连接权值固定，计算单元的状态变化，以求达到稳定状态。另一个阶段是学****期，此时可以对连接权值进行修改。
神经元PID 学****算法
神经元的学****功能是通过改变权系数w 来实现的，学****算法即是如何调整w 的规则，它是神经元控制器的核心，反映了学****方式和学****能力。如何调整w 对整个控制系统抗干扰能力和自适应性能都有很大的影响。
权值的修改