基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制算法的糧食儲存控制系統(tǒng)
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鄭偉麗，李 博，孫文斐
（鄭州城市職業(yè)學(xué)院，河南 鄭州 452370）
摘要：將傳統(tǒng)的PID控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有機結(jié)合起來，設(shè)計了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制算法的糧食儲存控制系統(tǒng)，有效提高了糧食儲存系統(tǒng)中溫濕度自動控制系統(tǒng)的精度、響應(yīng)速度、穩(wěn)定性和自適應(yīng)能力。
關(guān)鍵詞：糧食儲存控制系統(tǒng)；溫濕度；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制算法
中圖分類號：TP273+.4
0 引言
我國現(xiàn)有的糧食儲存控制系統(tǒng)主要有線性方式和人工方式，系統(tǒng)復(fù)雜、精度差、投資大、工作量大，無法實時獲得糧食儲存系統(tǒng)的溫濕度等主要信息。因此，設(shè)計一種能滿足國家糧食儲備要求的糧食儲存溫濕度監(jiān)控系統(tǒng)，對改進我國糧食儲備技術(shù)的落后面貌，加快農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展具有非常重要的現(xiàn)實意義。為此，業(yè)界提出了多種方法解決溫濕度控制問題。雖然傳統(tǒng)的PID控制和改進的PID控制方法結(jié)構(gòu)簡單、容易實現(xiàn)，但是由于系統(tǒng)具有時變性、強耦合、非線性和參數(shù)變化大等特點，因此PID控制的效果并不理想。模糊控制方法動態(tài)響應(yīng)好、上升時間快、超調(diào)小、魯棒性強，但是穩(wěn)態(tài)精度低、穩(wěn)態(tài)點容易振蕩。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制雖然大規(guī)模并行處理能力強、自適應(yīng)能力強，但是，在處理生產(chǎn)過程中存在大量的不確定性信息，網(wǎng)絡(luò)難以表達，中間推理過程不透明導(dǎo)致用戶對它進行推理時只能看到輸入和輸出。因此本文將傳統(tǒng)的PID控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有機地結(jié)合起來，設(shè)計了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制算法的糧食儲存控制系統(tǒng)，以期提高糧食儲存系統(tǒng)的溫濕度控制系統(tǒng)各項性能。
1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)主要由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN、模糊化控制器、PID控制器和被控對象組成。其中，r（k）為系統(tǒng)參考輸入量；u（k）為PID控制器的輸出，其作用是控制被控對象；y（k）為系統(tǒng)輸出量；e(k)為控制系統(tǒng)偏差變量，e（k）=r（k）-
y（k）；KP、KI、KD分別為PID控制器的比例系數(shù)、積分系數(shù)、微分系數(shù)，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN的3個輸出。
1.1PID控制器
本系統(tǒng)采用增量式數(shù)字PID控制器，它對被控對象進行閉環(huán)控制，其控制算式為：
1.2 模糊化控制器
圖2為模糊控制原理，其核心部分為模糊化控制器，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制系統(tǒng)的狀態(tài)偏差變量e（k）進行模糊量化和歸一化處理。模糊化控制器由計算控制變量、模糊量化處理、模糊規(guī)則控制、模糊決策和非模糊化處理等單元組成。計算控制變量單元由計算機經(jīng)過中斷采樣獲得被控制量的精確值，將此量與給定值比較得到誤差信號E，把誤差信號E的精確量進行模糊化后得到模糊量。E的模糊量可以用響應(yīng)的模糊語言集合β表示，由β和模糊控制規(guī)則R根據(jù)推理的合成規(guī)則進行模糊決策就得到了模糊控制量M，即：
M經(jīng)非模糊化處理后得到模糊化控制器的結(jié)果輸出。模糊化控制器可以對作為實現(xiàn)模糊規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN的輸入進行預(yù)處理，解決了NN的活化函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)時對輸入不敏感、直接輸入量過大導(dǎo)致輸出飽和等缺點。
1.3NN
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN以加權(quán)系數(shù)的形式表示模糊規(guī)則，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法計算，模糊規(guī)則的生成就轉(zhuǎn)化為加權(quán)系數(shù)初值的確定和修改。因為輸出層神經(jīng)元的輸出狀態(tài)對應(yīng)于PID控制器的K p、KI和KD，所以需要調(diào)整PID控制器的參數(shù)KP、KI和KD，根據(jù)整個系統(tǒng)的運行狀態(tài)使其達到最優(yōu)化性能指標；然后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN進行自身學(xué)習(xí)和調(diào)整加權(quán)系數(shù)，使得整個糧食儲存溫濕度監(jiān)控系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)處于某種PID控制器最優(yōu)化性能參數(shù)控制；最后通過PID控制器的輸出對被控對象的開關(guān)時間進行調(diào)整。
2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制算法數(shù)學(xué)模型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用一種有隱含層的三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有1個輸入層、1個隱含層和1個輸出層。輸入層包括3個輸入信號和1個在線調(diào)整系數(shù)+1。輸出層3個輸出節(jié)點分別對應(yīng)PID控制器的比例系數(shù)KP、積分系數(shù)KI、微分系數(shù)KD。學(xué)習(xí)速率η>0，0<慣性系數(shù)a<1。
用最小二乘法在線估計出系統(tǒng)的一步預(yù)報模型：
其中：T為時間常數(shù)；t為純滯后時間；K為靜態(tài)增益。
為了對離散系統(tǒng)進行數(shù)字仿真和控制，方便進行計算機控制，必須將連續(xù)系統(tǒng)離散化得到離散信號，這就需要在控制系統(tǒng)中加入零階采樣保持器，通過Z變換法得到系統(tǒng)的脈沖傳遞函數(shù)，從而通過脈沖傳遞函數(shù)求出離散系統(tǒng)的動態(tài)差分方程。
零階保持器的傳遞函數(shù)為：
3 系統(tǒng)仿真
為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制算法更好地應(yīng)用到糧食儲存溫濕度控制系統(tǒng)中，利用MATLAB中Simulink仿真平臺構(gòu)建了糧食儲存溫濕度控制系統(tǒng)并進行仿真。仿真系統(tǒng)被控對象采用式(4)所示的一階慣性模型，取K=1、T=600 s、t=3 000 s，并加入隨機二元序列干擾信號進行仿真，經(jīng)過多次調(diào)節(jié)實驗，獲得了很好的效果。仿真控制系統(tǒng)溫度響應(yīng)曲線和濕度
響應(yīng)曲線如圖3和圖4所示。
從圖3和圖4可以看出，在t= 30 s的時刻點，溫度和濕度均已達到穩(wěn)定，然后，將溫度設(shè)定值由30℃調(diào)整到40℃，可以看到濕度值有微小減少，不過很快就穩(wěn)定在設(shè)定值；在t=70 s時，溫度已經(jīng)重新穩(wěn)定，這時將濕度設(shè)定值由40%調(diào)整為60%，濕度很快達到了新的設(shè)定值，而溫度在濕度上升過程中經(jīng)過輕微下降也穩(wěn)定在設(shè)定值。在動態(tài)性能方面，超調(diào)量基本是小超調(diào)和無超調(diào)、精度高；在抗干擾方面，響應(yīng)速度快、系統(tǒng)波動小、調(diào)節(jié)時間短，自適應(yīng)性強。
4結(jié)語
糧食儲存溫濕度控制系統(tǒng)是目前的熱點研究問題，如何提高系統(tǒng)的調(diào)節(jié)性能對于增大企業(yè)經(jīng)濟效益的作用不言而喻。此控制系統(tǒng)隨后被應(yīng)用在多個糧食儲存控制系統(tǒng)中，經(jīng)過現(xiàn)場使用，同樣具有良好的穩(wěn)定性和自適應(yīng)性，有效提高了糧食儲存系統(tǒng)的溫濕度自動控制系統(tǒng)精度、響應(yīng)速度、穩(wěn)定性和自適應(yīng)能力。
