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单神经元自适应PID控制器设计方法研究

单神经元 控制器

中文核心期刊《微计算机信息》(测控自动化)2005年第21卷第8-1期

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

单神经元自适应PID控制器设计方法研究

单神经元自适应PI D控制器设计方法研究

ResearchonDesignofSingleNeuralElementSelf-AdaptivePIDController

(陕西科技大学)侯勇严

郭文强

Hou,YongyanGuo,Wenqiang

摘要:本文主要介绍了采用有监督Hebb学习算法的单神经

元自适应PID控制器以及采用以输出误差平方为性能指标的单神经元自适应PID控制器的控制算法及其仿真实现,总结出了两种基于单神经元的自适应PID控制器的控制特点及其参数设计规律。关键词:单神经元;自适应;PID控制

文献标识码:中图分类号:TP273A

文章编号:1008-0570(2005)08-1-0008-02

权值。利用简单的线性加权求和运算把输入信号的作用结合起来构成净输入input=åwjxj-q

j=1N

其中θ是,

神经元的阈值。此作用引起神经元的状态变化,而神经元的输出y是其当前状态的活化函数,即y=g(in-

put)。控制中应用的神经元活化函数g(*)通常为Sig-它使神经元的输出是限制在两个moid函数(S型函数),

术创新

Thispaperintroducedcontrolalgorithmofsingleneu-Abstract:

ralelementSelf-AdaptivePIDcontrollerinsupervisoryHebbal-gorithmandsingleneuralelementSelf-AdaptivePIDcontrolleradoptedperformanceindexbaseduponthesquareoferrorandtheirsimulationrealizing.ControlcharacteristicsandlawsofPa-rameterdesignoftwokindsofsingleneuralelementSelf-Adap-tivePIDcontrollersareconcluded.Keywords:Singleneuralelement;Self-Adaptivecontrol;PIDcontrol

1引言

是利用工程技术手神经元网络(NeuralNetworks)

段模拟人脑神经网络和功能的一种大规模并行的非线性系统,具有信息分布储存、并行处理以及自组织、自学习能力等优点,在信息处理、模式识别、智能控制等领域有着广阔的应用前景。而神经元是组成人脑神经系统的最基本单元,不同神经元的树突和轴突一一对接,就把众多的神经元连成一个神经元网络。本文主要介绍了两种基于单神经元的自适应PID控制算法,总结了单神经元自适应PID控制器的参数设计规律。

3神经网络有监督的Hebb学习规则

学习规则是修改神经元之间连接强度或加权系数的算法,使获得的知识结构适应周围环境的变化。如果用oi表示单元i的输出,oj表示单元j的输出,wij

表示单元j到单元i的连接加权系数,di表示网络期望目标输出,η为学习速率,则神经网络有监督的Hebb学习规则如式所示。(1)

Dwij(k)=h[di(k)-oi(k)]oi(k)oj(k)

(1)

4基于单神经元的PID控制

2单神经元模型

单神经元的McCulloch-Pitts模型如图1所示。

单神经元控制系统的结构如图3所示。图中转换器的输入为设定值r(k)和输出y(k),转换器的输出为神-元/变频器与软启动器应用200例》

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