基于WLAN與單神經(jīng)元自適應(yīng)的空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
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常規(guī)PID控制器的控制算法式為
式(1)中為實(shí)際值與給定值的偏差，e(t)=yr-y；Kp為比例增益；Ti為積分時(shí)間常數(shù)；Td為微分時(shí)間常數(shù)。當(dāng)采用周期T。較短時(shí)，離散化后，可得常規(guī)PID控制的增量型算式為：
結(jié)合以上的常規(guī)PID調(diào)節(jié)器的控制機(jī)理，一個(gè)基于單神經(jīng)元模型的自適應(yīng)PID控制器的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。
圖中狀態(tài)變換器的輸入為系統(tǒng)的輸出偏差信號(hào)e(k)，yr為設(shè)定輸入，y為過(guò)程的實(shí)際輸出，ri為性能指標(biāo)或遞進(jìn)信號(hào)，K為神經(jīng)元比例系數(shù)，K>0。該單神經(jīng)元控制器有3個(gè)狀態(tài)變量xi(k)、x2(k)、x3(k)，這里分別取為：
xi(k)(i=1，2，3)的這種取法有明顯的物理意義：x1(k)反映了系數(shù)誤差(相當(dāng)于積分項(xiàng))，x2(k)反映了系統(tǒng)誤差的一階差分(相當(dāng)于比例項(xiàng))，x3(k)反映了系統(tǒng)誤差的二階差分(相當(dāng)于微分項(xiàng))。本文的控制策略如下：
分別稱為該神經(jīng)元控制器的積分系數(shù)、比例系數(shù)、微分系數(shù)。
單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器是通過(guò)對(duì)加權(quán)系數(shù)的調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)功能的?？紤]到加權(quán)系數(shù)應(yīng)和神經(jīng)元的輸入、輸出和輸出偏差三者的相關(guān)函數(shù)有關(guān)，因此加權(quán)系數(shù)的調(diào)整采用有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，即：
式(6)、(7)中ri(k)——遞進(jìn)信號(hào)或?qū)W習(xí)信號(hào)，ri(k)隨過(guò)程進(jìn)行逐漸衰減；z(k)——輸出誤差信號(hào)，z(k)=y，(k)-y(k)=e(k)；ηi——學(xué)習(xí)速率，ηi>0。
可以證明當(dāng)偏差e(k)充分小時(shí)，wi(k)可收斂到某一穩(wěn)定值
，且與期望值的偏差在允許范圍內(nèi)。為保證上述控制學(xué)習(xí)算法的收斂性和魯棒性，對(duì)上述學(xué)習(xí)算法進(jìn)行規(guī)范化處理，得：
ηI，ηP，ηD——分別為積分、比例、微分的學(xué)習(xí)速率。由式(8)可看出，單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器是依據(jù)學(xué)習(xí)信號(hào)所反映的誤差與環(huán)境的變化來(lái)對(duì)相應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行在線調(diào)整，并產(chǎn)生自適應(yīng)控制作用，這充分體現(xiàn)了其強(qiáng)魯棒性。
5 結(jié)束語(yǔ)
根據(jù)以上設(shè)計(jì)的空調(diào)系統(tǒng)，將WLAN技術(shù)與單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制結(jié)合起來(lái)，通過(guò)工控機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，控制效果良好。選擇WLAN技術(shù)不但減少了布線所需的人力物力的消耗，也增加了系統(tǒng)的靈活性、移動(dòng)性。同時(shí)加上單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制，使系統(tǒng)具有無(wú)靜差、無(wú)超調(diào)、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。
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評(píng)論