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一类自适应神经网络控制的研究与设计
秦林
沫原理工大学袁面工程研究所。太原,030024)
}囊要: 本文研究了一类自适应神经元同络控翩结}奄和算法.仿真表明它有较好的控制性能.
关鲁I词: 自适应控制:辨识:神经网络
一.引言
如果被控工业对象的模型已知且时不变,利用复合控制、经典的PIE)控制或线性最优
控制就能取得较好的控制效果.但是,随着工业和自动化技术的发展,自动化的领域El趋
广泛.在控制工程中,控制对象差异很大,它们的机理.复杂程度和环境条件可能各不相
同,因此一个受控系统总或多或少地存在某些非线性、时变性、分布性和随机性,面对如
此众多的具有较强不确定性的受控系统,为了设计满意的控制器,就提出了。自适应控制”
的概念.
在自动控制系统的设计中,采用“自适应”的设计思想的历史并不长.它起源于本世
纪五十年代,经过四十余年的不断努力和探索,已有一套比较成熟的理论.但是应当指出
的是它对于非线性系统,目前的方法还不够理想.
自适应控制继续向前发展,就需要具备自组织和自学习的功能.学习是人类智能的主
要标志与获得智能的基本手段。当系统的先验信息相当缺乏,为了保证有效的工作,系统
控制器应具有识别.判断、积累经验和学习的功能.而这个系统的实现,就要利用人工智
能技术.目前,基于人工智能技术的智能控制的研究已全面展开.特别是人工神经元网络
技术,由于它的分布性,并行性、非线性、高度容错性以及学习功能,它已广泛用在自动
控制系统中,并且已提出了许多神经元学习控制算法.
本文主要研究一个自适应神经元网络控制系统,为了适应环境的变化,该控制系统必
须完成两个任务:①系统的辨识;圆对象的控制.
二.自适应神经网络控制系统结构和算法的研究
系统结构图如图l所示.从图可知,该系统由两个环构成:一个是系统辨识环(包括
NNI,PLANT);一个是系统控制环(包括NNC,PLANT).
下面分别研究两个环的结构及算法
1.系统的辨识环
系统辨识是利用一组观测到的输入、输出数据来确定动力学系统模型的过程,多层前
馈型神经网络具有良好的逼近非线性函数的能力,因此可用于系统辨识.
首先构造一个多层网络,注意选择好隐节点的数目和初始权值,然后再使用BP算法
反复学习,确定网络的权值.采用神经网络系统辨识分为静态辨识(离线辨识)和动态辨
识(在线辨识).由于网络的初始权值不好确定,且影响系统的实时性.故本系统采用先
静态辨识.得到一组权值后作为初始权值,再进行动态辨识.其结构图如图2所示.
·121·
图1
团
图2
结构图中实线所画为静态辨识结构,再加上虚线为动态辨识结构.
辨识步骤1:首先进行静态辨识(二个输入节点,六个隐层节点,一个输出节点).采用
BP算法.误差准则函数为:ay(K+1)=0.5t【y(1(+1)-弧+lj】.选用一组
数据学习,直至满意为止,得到了静态辨识的权值.
辨识步骤2:然后以刚才静态辨识得到的权值为初始值,再加上图中虚线所画的节点,(即
引入了反馈,也须确定几个初始权值),进行动态辨识.此时,共有四个输
入节点:u(k),U(k-O,双K), i(K一1).六个隐层节点和一个输出节点
认K+1).
由于动态多层网络引人了时间延迟和反馈机制,它比静态多层网络具有更复杂和更丰
富的动力学行为,从而具备了刻划复杂的非线性动态系统的能力.
动态多层网络BP算法学习有两种方式:一种是模式学习方式,即每送人一个训练样本
(模式)而得到网络输出后,便立刻改变网络权值;另一种学习称为分批学习方式,即通
过T单位时间后,把该时间段内的训练样本集作为一批,所有训练样本都送入网络处理后,
·122·
才改变权值.
本系统采用模式学习方式.BP算法学
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