采用有监督的hebb学习规则来设计单神经元自适应pid控制器 毕业论文

摘要在现代工业控制领域，PID控制以其原理简单，鲁棒性好，可靠性高等优点被广泛应用。PID控制的各个参数是为特定的被控对象而整定的，在系统模型参数变化不大的情况下,其控制性能优良，操作简单，能满足工程控制的要求，然而在工业实际控制中，被控对象往往还具有高度的非线性，不确定性和参数时变等特点，在这种情况下单纯依靠PID控制是不能达到要求的。神经网络控制系统作为新兴发展的智能控制系统，能很好地解决上述问题，已经在很多领域得到应用，同时也显示了它的优越性。单神经元作为构成神经网络的基本单元，具有自学习和自适应能力，且结构简单而易于计G12651。基于以上G2010G7524，在PID控制中G5353G1849单神经元自适应G12651G8873，同时G18331用有G11429G11575的HEBB学习G16280G2029G7481G16786计单神经元自适应PID控制G3132，这G7691G7094可以解决G1268统PID控制G3132的不足，同时G2460能G1817G2010G2045用PID控制G6228G7427成G10099的优G2195。G17902G17819G1235G11507对G8616发现单神经元自适应PID控制G3132G8616G1268统的PID控制G3132控制G6940G7536好。关键词单神经元自适应控制G727PID控制G727神经网络G727有G11429G11575的HEBB学习G16280G2029ABSTRACTASTHEADVANTAGESOFSIMPLEALGORITHM,GOODROBUSTNESSANSSTABILITY,THEPIDCONTROLLERISWIDELYADOPTEDINMODERNINDUSTRIALFIELDSBECSUSEOFTHEPARAMETERSOFTHEPIDCONTROLLERARESETFORTHEFIXEDOBJIECT,WHENTHESYSTEMMODELCHANGESVERYLITTLE,THEPERFORMANCEOFPIDCONTROLLERISVERYGOOD,WHILETHECONVENTIONALPIDCONTROLLERCANNOTPERFORMANCEVERYWELLIFTHESYSTEMMODELISHIGHLYNONLINEARITY,UNCERTAINTYANDTHEPARAMETERSCHANGEUSUALLY,IMMEDIATELYTHOSEWILLLEADTOTHECONVENTIONALPIDCONTROLLERCANNOTACHIEVEGOODRESULTSNEURALNETWORKASONEOFDEVELOPINGINTELLIGENTCONTROLLERSCANSOLVETHEPROBLEMTHATCONVENTIONALPIDCONTROLLERCANNOTOVERCOME,NOWTHENERRALNETWORKHASBEENUSEDININDUSTRIALFIELDSANDTHECONTROLEFFECTSARESATISFIEDTHESINGLENEURONASTHEBASICELEMENTOFNEURALNETWORKHASABILITYOFSELFSTUDYANDSELFADAPTIVE,ATTHESAMETIME,THESTRUCTUREANDALGORITHMOFSINGLENEURONISALSOVERYSIMPLE,IMMEDIATELYTHECALCULATIONISNOTVERYCOMPLICATEDBASEONTHEANALYSISABOVE,NOWIMAKEANEWCONTROLLERCOMBINETHECONVENTIONALPIDCONTROLLERALGORITHMANDSINGLENEURONADAPTIVEALGORITHMNAMEDSINGLENEURONADAPTIVEPIDCONTROLLER,ICHOOSEMONITORHEBBLEARNINGASTHESTUDYRULEINTHISWAY,THESINGLENEURONADAPTIVEPIDCONTROLLERHASADVANTAGESBOTHCONVENTIONALPIDANDNEURALNETWORKSIMULATIONANDEXPERIMENTRESULTSSHOWTHATTHECONTROLEFFECTSOFSINGLENEURONADAPTIVEPIDCONTROLLERAREMUCHBETTERTHANCONVENTIONALPIDCONTROLLERKEYWORDSSINGLENERRONADAPTIVECONTROLLERPIDCONTROLLERNEURALNETWORKMONITORHEBBLEARNING1绪论11智能控制系统发展概况G19555G11540G1461G5699G6228G7427的发展，G16780多新G7053G8873和G6228G7427G17839G1849工程化G451G1147G2709化G19466G8585，这对自G2172控制G6228G7427G6564G1998G10379新的G6373G6124，G1431G17839了智能理G16782在控制G6228G7427中的应用，以解决用G1268统的G7053G8873G19602以解决的G3809G7446系统的控制问题。111智能控制的主要方法智能控制G6228G7427的G1039要G7053G8873有模G12958控制G451基于G11705G16794的G999G4490控制G451神经网络控制和G19610成智能控制等,以G2462G5132用优化G12651G8873有G17963G1268G12651G8873G451G15445G13688G12651G8873G451G1825G11135G12651G8873等。1模G12958控制模G12958控制以模G12958G19610G2524G451模G12958G16833G16340变G18339G451模G12958G6524理为其理G16782基G11796,以G1820G20576G11705G16794和G999G4490经G20576作为控制G16280G2029。其基本G5617G5831是用G7438G3132模G6323G1166对系统的控制,G4613是在被控对象的模G12958模型的基G11796上G17828用模G12958控制G3132G17829G1296G6524理等G6175G8585,实现系统控制。在实现模G12958控制时G1039要G13783G15397模G12958变G18339的G19594G4658度G2001数的确定,以G2462控制G16280G2029的制定G1120G13785G13582G980不可。2G999G4490控制G999G4490控制是G4570G999G4490系统的理G16782G6228G7427G994控制理G16782G6228G7427G11468结G2524,G1235G6940G999G4490的经G20576,实现对系统控制的G980种智能控制。G1039G1319G11013G11705G16794G5223和G6524理G7438构G13464成,G17902G17819对G11705G16794的G14731G2474G994G13464G13467,G6365G7588种G12586G11065适时G17885用G5700G5415的G16280G2029G17839G15904G6524理,以实现对控制对象的控制。G999G4490控制可以G9801G8975地G17885G2474控制G10587,G9801G8975性高可G17902G17819G16855整控制G3132的参数,适应对象特性G2462G10627G3671的变化,适应性好G17902G17819G999G4490G16280G2029,系统可以在非线性G451大G1571G5058的情况下可靠地工作,鲁棒性G5390。3神经网络控制神经网络模G6323G1166G14053神经元的G8975G2172,G2045用神经元G1055G19400的G13864结G994权值的G2010布G7481表示特定的G1461G5699,G17902G17819不断修正连接的权值G17839G15904自我学习,以逼G17829理G16782为依据G17839G15904神经网络建模,并以直接自校正控制G451G19400接自校正控制G451神经网络预测控制等G7053式实现智能控制。4学习控制1G17963G1268G12651G8873学习控制智能控制是G17902G17819计G12651G7438实现对系统的控制,因此控制G6228G7427离不开优化G6228G7427。快速G451高G6940G451全局化的优化G12651G8873是实现智能控制的重要G6175G8585。G17963G1268G12651G8873是模G6323自然G17885择和G17963G1268G7438制的G980种搜索和优化G12651G8873,它模G6323生物界/生存竞争,优胜劣汰,适G13785生存的G7438制,G2045用G3809制G451交叉G451变异等G17963G1268操作G7481完成寻优。G17963G1268G12651G8873作为优化搜索G12651G8873,G980G7053面希望在宽广的空G19400内G17839G15904搜索,从而G6564高求得最优解的概G10587另G980G7053面G2460希望向G11540解的G7053向尽快缩小搜索范围,从而G6564高搜索G6940G10587。如何同时G6564高搜索最优解的概G10587和G6940G10587,是G17963G1268G12651G8873的G980个G1039要研究G7053向。2迭代学习控制迭代学习控制模G1235G1166类学习的G7053G8873G451即G17902G17819多次的训练,从经G20576中学会G7588种G6228能,G7481达到有G6940控制的目的。迭代学习控制能够G17902G17819G980系列迭代G17819程实现对G1120G19466非线性G2172力学系统的跟踪控制。整个控制结构G11013线性反馈控制G3132和前馈学习补偿控制G3132G13464成,其中线性反馈控制G3132保证了非线性系统的稳定G17828G15904G451前馈补偿控制G3132保证了系统的跟踪控制精度。它在执G15904重G3809G17828G2172的非线性G7438G3132G1166系统的控制中是G11468G5415成功的。112智能PID控制主要方法1G451模G12958PID控制G3132模G12958控制G3132FCFUZZYCONTROLLER是G980种G17829年G7481发展和应用最普遍的新型控制G3132，其优点是不要求G6564供受控对象的数学模型，根据G1166工控制G16280G2029G7481G16786计控制决G12586表。模G12958控制G994PID控制有G11540密切的G13864系，事实上，模G12958控制在很多情况下被称作为非线性PID控制。G4570模G12958控制和PID控制两G13785结G2524起G7481，扬长避短，G7094具有模G12958控制G9801G8975G451适应性G5390的优点，G2460具有PID控制精度高的特点。2G451神经网络PID控制G3132G1166工神经网络ANNARTIFICIALNEURALNETWORK是最G17829发展起G7481的十G2010热门的交叉学科。它涉G2462生物G451电子计G12651G7438G451数学G451和物理等学科，有G11540非G5132广泛的应用背景，这门学科的发展对目前和未G7481的科学G6228G7427的发展G4570有G11540重要的影响。以大G16280模并G15904处理为G1039要特征的神经网络具有学习G451记忆G451G13864G5831G451容错G451并G15904处理等能力，已在控制领域得到广泛的应用。基于神经网络的PID控制，其结构G7053式有两类G980类是单神经元控制，即神经元输G1849权值G980G980对应PID参数，神经元输G1849值为经G17819G8616例G451积G2010G451微G2010处理的G1571G5058值，其G1039要局G19492性在于单神经元结构G7092G1231G5859G2001数逼G17829能力G727另G980类是在G5132G16280PID控制G3132的基G11796上G3698G2164G980个神经网络模G3371，G6365G10043BP学习G12651G8873如前向G12651G8873和反G1268G12651G8873G17839G15904离线学习，实时G16855整G1998PID参数，同时还要G13499G13505学习不断地G16855整神经网络中各神经元G19400权系数，以适应被控对象的变化，因此，具有很G5390的适应性。3G451G17963G1268G12651G8873PID控制G313220G1002G1343890年代G7423，即在G17963G1268G12651G8873GA等G17839化计G12651G5617G5831G6564G199820年G2530，在生物G2319学界和自G2172控制界G1998现了研究G17839化控制的G14507G3848。G17963G1268G12651G8873是基于自然G17885择和基因G17963G1268学原理的搜索G12651G8873，达G4584G7003G1039G1053的“适G13785生存”基本理G16782G17155G12371于整个G12651G8873。基本G5617G5831G4613是G4570G5465求解问题G17728G6454成G11013个G1319G13464成的G9448化G13688G1319和对G16825G13688G1319G17839G15904操作的G980G13464G17963G1268G12651子，G2265G63364个基本操作G17885择G451G3809制G451交叉G451变异。312工业过程的特点在G17819程控制中，被控对象是工业生G1147G17819程中的各种G16025G13634和G16786G3803，例如G6454热G3132G451工业G12389G9821G451G14988G8785G19161G9821G451精G20323G3624G451反应G3132等等。被G16855G18339G17902G5132是G9213度G451G2399力G451G9094G1313G451成G2010G451G17728速等。被控对象内G18108G6164G17839G15904的物理G451化学G17819程可以是各式各G7691的，G1306是从控制的G16278点G11487，G1194G1216在本G17148上有G16780多G11468G1296G1055处1。1对象的动态特性是不振荡的对象的G19466G17303响应G17902G5132是单G16855G7366线，被G16855G18339的变化G8616G17751G13543G5942G994G7438G7812系统G451电系统G11468G8616。工业对象的G5145G20069特性和G11468G20069特性，G19555G11540G20069G10587的G3698高G18129向下G1554G7024，如G3282211G6164示。A1211A2A0A3A4A5A6A7A8A9A10A11A7A8A92对象动态特性有迟延因为G16855G14422G19412G2172作的G6940G7536往往G19668要经G17819G980G8585G17843G5322时G19400G2530G6177会在被G16855G18339上表现G1998G7481。G17843G5322的G1039要G7481G9316是多个容积的存在，容积的数目可能有G1972个直G14279G1972十个。G2010布参数系统具有G7092G12363多个微G2010容积。容积G5852大G6122数目G5852多，容积G17843G5322时G19400G5852长。有G1135被控对象还具有G1268输G17843G5322。3被控对象本身是稳定的或中性稳定的有G1135被控对象，如G3282231中的单容G8712G8145，G5415G16855G14422G19412开度G6925变G14280G1363原G7481的物G17148G6122能G18339G5191G15925G1863系G17985到G11784G3363G2530，G19555G11540被G16855G18339的变化，不G5191G15925G18339G5852G7481G5852小，因而被G16855G18339能够自G2172地稳定在新的G8712G5191上。这种特性称为自G5191G15925，具有这种特性的被控对象称为自G15925G17819程。如G7536对于同G7691大的G16855G14422G19412开度变化，被G16855G18339G2494G19668G12257G6925变G980点G4613能重新G5686G3809G5191G15925，G4613G16840G16825G17819程的自G5191G15925能力G5390。也有G980G1135被控对象，例如G3282232中的单容积G2010G8712G8145，G5415G16855G14422G19412开度G6925变G14280G1363物G17148G6122能G18339G5191G15925G1863系G11784G3363G2530，不G5191G15925G18339不因被G16855G18339的变化而变化，因而被G16855G18339G4570以G3278定的速度G980直变化下G2447而不会自G2172地在新的G8712G5191上G5686G3809G5191G15925。这种对象不具有自G5191G15925特性，称为非自G15925G17819程。它是中性稳定的，G4613是G16840，它G19668要很长的时G19400，被G16855G18339G6177会有很大的变化。A12231A13A14A15A16A12232A13A14A17A18A15A16不稳定的G17819程是G6363原G7481的G5191G15925G980G7098被G11784G3363G2530，被G16855G18339在很短的时G19400内G4613发生很大的变化。这G980类G17819程是G8616G17751G4581G16277的，G7588G1135化学反应G3132G4613G4658于这G980类。4被控对象往往具有非线性特性G1017G7696G16840G7481，G1972G1058G6164有被控对象的G2172G5589特性G18129G2588现非线性特性，G2494是程度上不同而已。G980个实际的控制系统G980G14336具有两类非线性。G19512了存在于对象内G18108的连G13505非线性特性G1055G3818，在控制系统中还存在另G980类非线性，如G16855G14422G19412G451G13499电G3132元G1226的G20293和G451G8527G2318和G9394G10627等G1868型的非线性特性。G15441然G16825非线性G17902G5132并不是被控对象本G17535G6164G3278有的，G1306G13783G15397到在G17819程控制工程中，往往G6238被控对象G451测G18339变G17877单元和G16855G14422G19412G989G18108G2010G1030G13864在G980起统称为广G1053对象，因而它G2265G2559了这G18108G2010非线性特性。2PID控制21PID控制原理在工程实际中，应用最为广泛的控制G3132控制G16280G5471为G8616例G451积G2010G451微G2010控制，简称PID控制，G2460称PIDG16855G14422。PID控制G3132问G1002G14279G1182已有G1782970年G2394G2502，它以其结构简单G451稳定性好G451工作可靠G451G16855整G7053G1427而成为工业控制的G1039要G6228G7427G1055G980。G5415被控对象的结构和参数不能完全G6496G6581，G6122得不到精确的数学模型时，控制理G16782的其它G6228G7427G19602以G18331用时，系统控制G3132的结构和参数G5529G20047依靠经G20576和现场G16855试G7481确定，这时应用PID控制G6228G7427最为G7053G1427。即G5415我G1216不完全了解G980个系统和被控对象，G6122不能G17902G17819有G6940的测G18339G6175G8585G7481G14731得系统参数时，最适G2524用PID控制G6228G7427。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制G3132G4613是根据系统的误G5058，G2045用G8616例G451积G2010G451微G2010计G12651G1998控制G18339G17839G15904控制的。PID工作基理G11013于G7481自G3818界的各种扰G2172不断G1147生，要G5831达到现场控制对象值保持恒定的目的，控制作用G4613G5529G20047不断的G17839G15904。若扰G2172G1998现G1363得现场控制对象值以下简称被控参数发生变化，现场检测元G1226G4613会G4570这种变化G18331G19610G2530经变G17877G3132G17877G14279PID控制G3132的输G1849端，并G994其给定值以下简称SP值G17839G15904G8616G17751得到G1571G5058值以下简称E值，G16855G14422G3132G6365此G1571G5058并以我G1216预G1820G16786定的整定参数控制G16280G5471发G1998控制G1461号，G2447G6925变G16855G14422G3132的开度，G1363G16855G14422G3132的开度G3698G2164G6122减G4581，从而G1363现场控制对象值发生G6925变，并趋向于给定值SP值，以达到控制目的，如G3282211G6164示，其实PID的实G17148G4613是对G1571G5058（E值）G17839G15904G8616例G451积G2010G451微G2010G17828G12651，根据G17828G12651结G7536控制执G15904G18108G1226的G17819程。A1221A19A20PIDA21A22A23A24A25A26A12连G13505系统PID控制G3132的数学形式为10TDIPDTTDETDTTETTEKTU21式中KPG8616例系数KI积G2010系数KD微G2010系数G4570上式离散化得到PID控制G3132的离散G5058G2010形式2KEKKEKKEKKUDIP22式中KI积G2010G8616例系数IPITTKK023KD微G2010G8616例系数0TTKKDPD241KEKEKE252122KEKEKEKE26从应用反面G13783G15397，G3698G18339性控制G12651式因输G1998是G3698G18339，G6175G2172/自G2172切G6454时冲击G8616G17751小。另G3818，G3698G18339型控制G12651式G2494输G1998G3698G18339，计G12651G7438误G2172作时造成的影响G8616G17751小。因此，在实际控制中，G3698G18339型PID控制G12651式G8616G1313G13634型应用更为广泛。G8616例（P）控制G8616例控制是G980种最简单的控制G7053式。其控制G3132的输G1998G994输G1849误G5058G1461号成G8616例G1863系。G5415仅有G8616例控制时系统输G1998存在稳G5589误G5058（STEADYSTATEERROR）。积G2010（I）控制在积G2010控制中，控制G3132的输G1998G994输G1849误G5058G1461号的积G2010成正G8616G1863系。对G980个自G2172控制系统，如G7536在G17839G1849稳G5589G2530存在稳G5589误G5058，G2029称这个控制系统是有稳G5589误G5058的G6122简称有G5058系统（SYSTEMWITHSTEADYSTATEERROR）。为了消G19512稳G5589误G5058，在控制G3132中G5529G20047G5353G1849“积G2010项”。积G2010项对误G5058G2474决于时G19400的积G2010，G19555G11540时G19400的G3698G2164，积G2010项会G3698大。这G7691，即G1427误G5058很小，积G2010项也会G19555G11540时G19400的G3698G2164而G2164大，它G6524G2172控制G3132的输G1998G3698大G1363稳G5589误G5058G17839G980步减小，直到等于零。因此，G8616例积G2010PI控制G3132，可以G1363系统在G17839G1849稳G5589G2530G7092稳G5589误G5058。微G2010（D）控制在微G2010控制中，控制G3132的输G1998G994输G1849误G5058G1461号的微G2010（即误G5058的变化G10587）成正G8616G1863系。自G2172控制系统在克服误G5058的G16855G14422G17819程中可能会G1998现振荡甚G14279失稳。其原因是G11013于存在有G17751大惯性G13464G1226（G10627G14422）G6122有G9394G2530DELAYG13464G1226，具有抑制误G5058的作用，其变化总是落G2530于误G5058的变化。解决的办G8873是G1363抑制误G5058的作用的变化“超前”，即在误G5058接G17829零时，抑制误G5058的作用G4613应G16825是零。这G4613是G16840，在控制G3132中仅G5353G1849“G8616例”项往往是不够的，G8616例项的作用仅是放大误G5058的G5145值，而目前G19668要G3698G2164的是“微G2010项”，它能预测误G5058变化的趋G2195，这G7691，具有G8616例微G2010的控制G3132，G4613能够G6564前G1363抑制误G5058的控制作用等于零，甚G14279为负值，从而避G1825了被控G18339的G1017重超G16855。G6164以对有G17751大惯性G6122G9394G2530的被控对象，G8616例微G2010PD控制G3132能G6925善系统在G16855G14422G17819程中的G2172G5589特性。22PID控制器参数整工程定方法在工程实际中，G5132G18331用工程整定G8873，它G1216是在理G16782基G11796上G17902G17819实G20576总结G1998G7481的。这G1135G7053G8873G17902G17819并不G3809G7446的实G20576，G1427能迅速G14731得控制G3132的G17829G1296最佳整定参数，因而在工程中得到广泛应用。下面介绍G1972种G5132G16277的整定G7053G8873221衰减曲线法衰减G7366线G8873是在总结临界G8616例带G8873基G11796上发展起G7481的，它是G2045用G8616例作用下G1147生的41衰减振荡075G17819程时的G16855G14422G3132G8616例带SG2462G17819程衰减周期ST，G6122101衰减振荡09G17819程时G16855G14422G3132G8616例带SG2462G17819程上升时G19400RT，据经G20576公式计G12651G1998G16855G14422G3132的各个参数。衰减G7366线G8873的具G1319步骤是1G13634G16855G14422G3132的积G2010时G19400IT，微G2010时G19400DT0，G8616例带为G980G12257大的值G727G4570系统投G1849闭G10627G17828G15904。2在系统处于稳定状G5589G2530作G19466G17303扰G2172试G20576，G16278察控制G17819程。如G7536G17819渡G17819程衰减G10587大于075，应逐步减小G8616例带值，并再次试G20576，直到G17819渡G17819程G7366线G1998现41的衰减G17819程。对于09的G16855G14422G17819程，也是G980G7691地做上述试G20576，直到G1998现101的衰减G17819程。记录下41G6122101的衰减振荡G17819程G7366线，如G32822211G6164示。在G32823211AG6122BG6164示的G7366线上求G2474075时的振荡周期STG612209时的上升时G19400RT，结G2524此G17819程下的G16855G14422G3132G8616例带S，G6365表31计G12651G1998G16855G14422G3132的各个参数。G16280G5471ITDTG16280G5471ITDT075PS09PSPIS21ST50PIS21RT2PIDS80ST30ST10PIDS80RT21RT40A2721A28A29A30A31A32A33A34A35A36A3722A28A29A30A313G6365计G12651结G7536G16786G13634好G16855G14422G3132的各个参数，作G19466G17303扰G2172试G20576，G16278察G16855G14422G17819程，适G5415修G6925G16855G14422G3132参数，到满G5859为止。G994临界G8616例带G8873G980G7691，衰减G7366线G8873也是G2045用了G8616例作用下的G16855G14422G17819程。从表35可以发现，对于075，G18331用G8616例积G2010G16855G14422G16280G5471时G11468对于G18331用G8616例G16855G14422G16280G5471G5353G1849了积G2010作用，因此系统的稳定性G4570下降，为了仍然能得到075的衰减G10587，G4613G19668G4570S放大12倍G2530作为G8616例积G2010G16855G14422G3132的G8616例带值。对于G989参数G16855G14422G16280G5471，G11013于微G2010作用的G5353G1849G6564高了系统的稳定性和准确性，因此可G4570S减小G1427980SG2530作为G16855G14422G3132G8616例带G16786定值，同时积G2010时G19400G994G7092微G2010作用下G11468G8616也适G5415减小了。222扩充临界比例带法这是G980种基于系统临界振荡参数的闭G10627整定G7053G8873。这种G7053G8873实G17148上是模G6323控制G3132中G18331用的稳定边界G8873的G6524广，用G7481整定数字PIDG12651式中的TG451CKG451IT和DT，具G1319步骤如下1）G17885择G2524适的G18331G7691周期，控制G3132作纯G8616例CK作用，G1363系统闭G10627工作。2）逐渐G3698大G8616例G3698益CK，直到控制系统达到稳定边界G1998现等G5145振荡，此时的G8616例G3698益为临界G8616例G3698益CRK，振荡周期称为临界振荡周期CRT。3）G17885择控制度。控制度是以模G6323控制G3132为基G11796，定G18339G15925G18339计G12651G7438数字控制系统G994模G6323控制G3132对同G980对象的控制G6940G7536。控制G6940G7536的评价G2001数G5132G18331用DTTEMIN02（最小误G5058G5191G7053和），那么控制度G1627G1627G1627G1627G1627MDTTMINDTTMINEES0202如前G6164述，G18331G7691周期T的长短会影响系统的控制G2709G17148，同G7691是最佳整定，计G12651G7438数字控制系统的控制G2709G17148要低于模G6323系统的控制G2709G17148，即控制度总是大于1，且控制度越大，G11468应的数字控制G2709G17148越G5058。G5415控制度为105是，是G6363数字控制G994G11468应的模G6323控制G6940G7536G11468G5415G727若控制度为20，表明数字控制G6940G7536G8616模G6323控制G5058G980倍。从G6564高计G12651G7438控制系统G2709G17148G1998发，控制度可G17885得小G980G1135，G1306G4613系统的稳定性G11487，控制度宜G17885大G1135。4）根据G17885定的控制度，参G10043表计G12651TG451CKG451IT和DT的值。5）G6365求得的参数值，在计G12651G7438控制系统G16786数G17828G15904，并G16278察控制G6940G7536。如G7536控制系统稳定性G5058（表现为振荡现象），可适G5415G2164大控制度，重G38094），直到G14731得满G5859的控制G6940G7536。控制度G16855G14422G16280G5471T/CRTCK/CRKIT/CRTDT/CRT105PI003055088PID014063049014120PI005049091PID0043047047016150PI014042099PID009034043020200PI022036105PID016027040022模G6323控制G3132PI057083PID070050013A3822A39A40A41A42A43A44A45A46PIDA47A48A49A50A51A52223扩充响应曲线法扩G1817响应G7366线G8873是模G6323控制G3132响应G7366线G8873的扩G1817，是G980种开G10627整定G7053G8873。预G1820测得广G1053对象的G19466G17303响应G7366线，并以带纯G5322G17843和时G19400G5132数PT的G980G19466惯性G10627G14422G17829G1296，从G7366线求得和PT，然G2530根据G451PT和PT/DT的值，查表G1427可求得数字PID控制G12651式中的TG451CKG451IT和DT。控制度G16855G14422G16280G5471T/CK/PT/IT/DT/105PI010084340PID005115200045120PI020073360PID016100190055150PI050068390PID034085162065200PI080057420PID060060150082模G6323控制G3132PI090330PID120200040A3823A39A40A53A54A55A56A46PIDA47A48A49A50A51A523神经网络控制系统模G1235G1166G14053生物神经系统的G1166工神经网络是以大G18339简单的神经元广泛互G13864G13464成的G980种计G12651结构。单个神经元G2494完成简单的G1461G5699处理功能，G1306G11013于大G18339神经元具有G1461G5699G2010布储存和数据并G15904处理的能力，因此它不仅可以同时处理大G18339不同类型的输G1849G1461号，而且具有处理速度快，容错G2462鲁棒性G5390的特点。G11013于神经网络本G17148上是非线性的，因此它可以逼G17829G1231G5859G3809G7446的非线性系统。神经网络G17902G17819自学习和自G13464G13467，可以适应那G1135具有不确定性和时变的对象和G10627G3671，以G2462处理那G1135G19602于用模型和G16280G2029描述的系统和G17819程。目前神经网络越G7481越受到控制领域的普遍重视。31神经网络的拓扑结构神经网络的拓扑结构G6365神经元G13864接G7053式G1039要有前向网络（即前馈网络）和反馈网络两G13785。前向网络多G18331用G2010层结构。其输G1849层G11013接收单元G13464成，G7092计G12651功能隐G2559层G2462输G1998层为计G12651单元输G1998层可向G3818发G17877输G1998G1461号，隐G2559层G994G3818G18108不发生G13864系，多为12层。前向网络从输G1849G14279输G1998层G1461号单向G1268递，没有反馈，如G328231G6164示。A5731A58A59A60A61A62A63A64A65A66A67反馈网络G2029有从输G1998到输G1849层G6122层G19400神经元的G1461号反向G1268递（即反馈），G1306各种神经元G17902G5132没有自G17535的G1461号反馈，如G328232G6164示。A6832A69A70A71A72A73A74A75A7632神经网络在控制系统中的应用神经网络用于控制领域的研究工作开始于60年代，目前它在系统辨G16794，自适应控制以G2462智能控制G7053面G18129得到了广泛应用。321基于神经网络辨识的控制系统G16780多控制问题实际上G18129可以G11487成为反G9448问题。如G328233G6164示的G1030G13864校正系统，要G1363YRG2029G5529G20047有控制G3132对象1A7733A78A67A79A80A81A82A83A84A85A86神经网络用于控制系统经G5132担负起对象G6122G17819程逆G2172力学模型的辨G16794G1231务。G328234为用神经网络直接G17839G15904逆系统建模的结构框G3282。它G18331用不同的G16786定值作为输G1849给未G11705对象，以对象输G1998Y作为输G1849给神经网络。经G17819训练是神经网络在Y作用下的输G1998G994DU的误G5058UUED为最小。为G14731得良好的逆G2172力学性能，G980G14336训练范围应G8616实际G19668要的大G1135，因此这种建模G7053G8873G2460称为泛化学习。A7734A62A63A64A65A87A88A89A85A86A90A66A91A92A77G19512直接逆系统建模G3818，还有正逆系统建模和逆逆系统建模等。G328235为逆逆系统建模框G3282。G16825系统在正向G17902道中有G980个神经网络控制G3132，它的目的是G1363未G11705对象能够G6365G10043希望G3809现系统的输G1849G1461号（即G1363DYY）。若神经网络控制G3132G994对象逆G2172力学特性不G980G14280，G2029会G1363对象输G1998G1147生G3809现G1571G5058。在系统中再G5353G1849G980个神经网络逆模型G3132，用它G7481估G12651G1571G5058纠正G1461号DU，以此G16855整神经网络控制G3132的有G1863权值，G6925变它的输G1998以消G19512系统G1571G5058。A9335A94A94A95A96A97A98A99A100A101A93322监督与评价学习控制系统在对象G2172力学特性未G11705G6122G18108G2010未G11705的情况下，可以G18331用G999G4490系统G6122G1235G1166智能控制系统实现对G17819程的智能控制。可是对于G980G1135G19602于用G11705G16794表达的情况，这种控制G7053G8873G4613有G980定的困G19602。神经网络G11429G11575G994评价学习控制系统可以G17751好地解决这G980问题。G328236G6164示为G980个G11429G11575（即有导师）神经网络控制系统，它G2265G6336G980个导师和G980个可训练控制G3132。对系统的训练是根据G1166在控制G17819程中作用于系统的控制G1461号G2462G17819程的状G5589G17839G15904的。以G17819程的状G5589和此前的控制G1461号作为输G1849，以G5415前的控制G1461号作为网络输G1998的期望值。训练可以在线G17839G15904，也可以离线G17839G1