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        基于WLAN與單神經(jīng)元自適應(yīng)的空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計

        作者: 時間:2013-10-21 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

        常規(guī)制器的控制算法式為
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        式(1)中為實際值與給定值的偏差,e(t)=yr-y;Kp為比例增益;Ti為積分時間常數(shù);Td為微分時間常數(shù)。當(dāng)采用周期T。較短時,離散化后,可得常規(guī)制的增量型算式為:
        d.JPG
        結(jié)合以上的常規(guī)PID調(diào)節(jié)器的控制機理,一個基于單神經(jīng)元模型的自適應(yīng)制器的結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

        e.JPG


        圖中狀態(tài)變換器的輸入為系統(tǒng)的輸出偏差信號e(k),yr為設(shè)定輸入,y為過程的實際輸出,ri為性能指標(biāo)或遞進信號,K為神經(jīng)元比例系數(shù),K>0。該單神經(jīng)元控制器有3個狀態(tài)變量xi(k)、x2(k)、x3(k),這里分別取為:
        f.JPG

        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),x2(k)反映了系統(tǒng)誤差的一階差分(相當(dāng)于比例項),x3(k)反映了系統(tǒng)誤差的二階差分(相當(dāng)于微分項)。本文的控制策略如下:
        g.JPG
        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)控制器是通過對加權(quán)系數(shù)的調(diào)整來實現(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:
        h.JPG
        式(6)、(7)中ri(k)——遞進信號或?qū)W習(xí)信號,ri(k)隨過程進行逐漸衰減;z(k)——輸出誤差信號,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,wi(k)可收斂到某一穩(wěn)定值k.jpg,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,對上述學(xué)習(xí)算法進行規(guī)范化處理,得:
        i.JPG
        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)信號所反映的誤差與環(huán)境的變化來對相應(yīng)的參數(shù)進行在線調(diào)整,并產(chǎn)生自適應(yīng)控制作用,這充分體現(xiàn)了其強魯棒性。

        5 結(jié)束語

        根據(jù)以上設(shè)計的,將與單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制結(jié)合起來,通過工控機實現(xiàn)實時監(jiān)控,控制效果良好。選擇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、移動性。同時加上單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制,使系統(tǒng)具有無靜差、無超調(diào)、魯棒性好等優(yōu)點。

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