基于神經(jīng)元逆模型的烤箱溫度控制研究

1、數(shù)控技術(shù)許秀玲:基于神經(jīng)元逆模型的烤箱溫度控制研究基于神經(jīng)元逆模型的烤箱溫度控制研究許秀玲(浙江師范大學(xué)數(shù)理與信息工程學(xué)院 浙江金華 321004)摘 要:溫度控制在大型工業(yè)和日常生活用品生產(chǎn)中都具有廣泛的應(yīng)用。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是智能控制的一個(gè)新的分支,為解決復(fù)雜的非線性、不確定性、不確知系統(tǒng)的控制問(wèn)題開辟了一條新途徑。針對(duì)烤箱溫控具有升溫單向性、大時(shí)滯性和時(shí)變,以及溫度在工作區(qū)域內(nèi)的變化具有非線性的特點(diǎn),運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制和預(yù)測(cè)控制相結(jié)合的方法對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行控制,根據(jù)神經(jīng)元模型結(jié)構(gòu)特點(diǎn),用Matlab工具進(jìn)行設(shè)計(jì)和仿真,仿真結(jié)果令人滿意。關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);烤箱溫度控制;神經(jīng)元逆模型;Matlab仿

2、真中圖分類號(hào):TP273 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1004-373X(2010)05-112-03StudyonTemperatureControlofOvenBasedonInverseModelofNeuronXUXiuling(CollegeofMathematics,PhysicsandInformationEngineering,ZhejiangNormalUniversity,Jinhua,321004,China)Abstract:Thetemperaturecontrolhasbroadapplicationprospectsinlargescaleindustryandda

3、ilyproduction.Neuralnet-workisabranchofintelligentcontrol,thecontrolproblemsofcomplexnonlinearsystem,uncertaintysystemandunascertainedsystemaresolved.Theoven stemperaturecontrolhascharacteristicsoftimedelayandtimevarying,andthetemperaturehasnon-linearfeatureintheworkarea,combininginversecontrolwithp

4、redictioncontrolofneuralnetwork,usingMatlabsimula-tion,thesimulationresultsaresatisfactory.Keywords:neuralnetwork;oven stemperature-control;inversemodelofneuron;Matlabsimulation0 引 言溫度控制技術(shù)廣泛應(yīng)用于社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域,如家電、汽車、材料、電力電子等,傳統(tǒng)的溫度控制技術(shù)中最常見的是繼電器調(diào)溫,但由于繼電器動(dòng)作頻繁,溫度控制范圍小,精度不高,可能會(huì)因觸點(diǎn)不良而影響正常工作。最近幾年快速發(fā)展的有PID溫控1、模糊控

5、234制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法在溫度控制中的應(yīng)用。由于溫度控制系統(tǒng)的負(fù)載變化且外界干擾因素復(fù)雜,采用PID控制只能對(duì)電參數(shù)的影響做精確計(jì)算,對(duì)于外界環(huán)境的變化只能做近似估算,從而影響控制精度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其高度的非線性映射、自組織、自學(xué)習(xí)和聯(lián)想記憶等功能,可對(duì)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)建模,其響應(yīng)速度快、抗干擾能力強(qiáng)、算法簡(jiǎn)單且易于用硬件和軟件實(shí)現(xiàn)。烤箱是熱處理生產(chǎn)中應(yīng)用最廣的加熱設(shè)備,它電流通過(guò)電熱元件產(chǎn)生熱量,借助輻射和對(duì)流的傳遞方式,將熱量傳遞給所要加熱的物品,使其加熱到所要求的溫度?？鞠錅乜鼐哂猩郎貑蜗蛐?、大時(shí)滯性和時(shí)變的特點(diǎn),如升溫靠電阻絲加熱,降溫依靠自然冷卻,溫度超調(diào)收稿日期:2009-10

6、-165-7后調(diào)整慢,因此用傳統(tǒng)控制方法難以得到更好的控制效果。本文主要針對(duì)烤箱溫度在工作區(qū)域內(nèi)非線性變化的特點(diǎn),運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行控制8。1 烤箱模型現(xiàn)以控制一個(gè)通風(fēng)烤箱的溫度作為研究對(duì)象,熱量由熱電阻產(chǎn)生,由功率放大器產(chǎn)生電壓VC控制。溫度由放在測(cè)量孔中的熱電偶測(cè)量,儀表放大器產(chǎn)生電壓Vm,顯示溫度Qm。在烤箱溫度范圍內(nèi),假定傳感器和儀表放大器是線性的。此過(guò)程包含的參數(shù)如下:Ra為減少導(dǎo)管熱向機(jī)殼傳播的熱電阻;Ca為機(jī)殼的熱容;Rm為降低測(cè)量洞中的烤箱熱循環(huán)熱電阻;Cm為測(cè)量洞的熱容;R1為降低朝烤箱外的熱循環(huán)泄漏電阻;Ce為烤箱外的熱容,認(rèn)為很大;Qu,Qm,Qe分別表示

7、烤箱機(jī)殼、測(cè)量洞和烤箱外的溫度,其等效電路如圖1所示。am a- eQ=Ca+Cm+dtdtRf式中: = a-RmCmme,使用拉普拉斯變換,得到根dt據(jù)Q和系統(tǒng)參數(shù)關(guān)于 a的表達(dá)式。經(jīng)過(guò)一些計(jì)算后,也就是: a=Q+eRf多次反復(fù)計(jì)算后,其誤差還是應(yīng)該變小的。2.2 神經(jīng)元逆模型控制溫度根據(jù)通風(fēng)口烤箱結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)設(shè)計(jì)神經(jīng)元控制結(jié)構(gòu),以實(shí)現(xiàn)溫度控制的目的,其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。輸入、輸出變量均進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,其值均在0.10.9之間。輸入層有6個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出變量為t-1時(shí)刻的控制電壓uN(t-1),控制電壓變化量為 uN(t)=uN(t)-uN(t-1);t時(shí)刻儀表放大器輸出電壓yN(t)

8、,t-1時(shí)刻儀表放大器輸出電壓yN(t-1),由此,儀表放大器輸出電壓變化量 yN(t)=yN(t)-yN(t-1)。進(jìn)行一步預(yù)測(cè)控制,輸入還包括預(yù)測(cè)儀表放大器輸出電壓變化量 yN(t+1)。隱含層有7個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層有1個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出變量為t時(shí)刻的控制電壓變化量。N是標(biāo)準(zhǔn)化模塊,DN是解標(biāo)準(zhǔn)化模塊。fmm1+(RmCm+RfCm+RfCm)p+RfRmCmCap 測(cè)量溫度和烤箱機(jī)殼溫度的關(guān)系如下:m=a1+RmCmp圖1 烤箱等價(jià)電路圖烤箱參數(shù):Ra=0.01 /W;Rm=3 /W;Rt=0.1 /W;Qmax=5000W;Ca=500J/ ;Cm=10J/ ;Ce=0.1V/ 。通過(guò)計(jì)算可以得

9、出烤箱方程如下:T1(p)=1+531p+1500pT2(p)=1+30p; e=20 ;k1=100W/V;k2=圖2 控制結(jié)構(gòu)圖2.3 仿真結(jié)果及其分析通過(guò)Matlab7.0搭建仿真模型檢測(cè)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的可行性。(1)不考慮烤箱溫度變化非線性因素,仿真結(jié)果如圖3、圖4所示。2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)烤箱溫度的控制2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三層節(jié)點(diǎn)表示為輸入節(jié)點(diǎn):xj;隱節(jié)點(diǎn):yi;輸出節(jié)點(diǎn):Ot。輸入節(jié)點(diǎn)與隱節(jié)點(diǎn)間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值為 ij,隱節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值為Tli,輸出節(jié)點(diǎn)的期望輸出為tl,隱節(jié)點(diǎn)的輸出為:yi=f(式中:neti=9,10xijjliji)=f(neti)-Tiyi-

10、 i。輸出節(jié)點(diǎn)的計(jì)算輸出:Ol=f(式中:netl=Tililiyi- l)=f(netl)圖3 控制電壓Vc和測(cè)量電壓VmTiyi- l。 l=(tl-Ol)網(wǎng)絡(luò)的希望輸出與實(shí)際輸出的偏差設(shè)為: 輸出節(jié)點(diǎn)的誤差可寫為:E=2ll網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則實(shí)現(xiàn)的是學(xué)習(xí)模式集合上平方和誤差E的梯度下降,而不是特定某個(gè)模式分量的絕對(duì)誤差 的梯度下降。因此,在每次校正完后,網(wǎng)絡(luò)輸出端的誤差對(duì)于某些神經(jīng)元來(lái)說(shuō)也有可能增加,但在進(jìn)行圖4 烤箱溫度圖圖3中Vc為控制電壓,Vm為測(cè)量電壓。由圖3可見,測(cè)量電壓迅速達(dá)到穩(wěn)定值,并保持穩(wěn)定不變。這說(shuō)明通過(guò)神經(jīng)元模型控制,可以自動(dòng)控制溫度達(dá)到穩(wěn)定值。113數(shù)控技術(shù)許秀玲:基于

11、神經(jīng)元逆模型的烤箱溫度控制研究仿真結(jié)果顯示,使用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)能很好地控制烤箱的溫度。參 考 文 獻(xiàn)1周韻玲.基于PLC的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器設(shè)計(jì)J.控制系統(tǒng),2007,23(7):97-100.2董秀瑾,那文波.基于線性預(yù)測(cè)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊PID控制J.機(jī)電工程,2007,24(2):62-65.3郭秀才,舒懷林.基于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度控制J.工礦自動(dòng)化,2008,6(3):31-34.4孫豐昌,樂(lè)愷,姜澤毅,等.智能控制算法對(duì)加熱爐溫度控制研究J.熱能動(dòng)力工程,2009,24(3):337-341.5李春華,李欣,羅綺.不確定非線性系統(tǒng)的直接自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制J.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2008

12、,44(2):124-128.6張敏,胡壽松.不確定多時(shí)滯系統(tǒng)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制圖5 烤箱神經(jīng)控制仿真圖J.系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2009,31(2):435-438.7顏園園,張宏群.基于LabVIEW的溫濕度測(cè)量系統(tǒng)J.現(xiàn)代電子技術(shù),2009,32(1):120-123.8于乃功,李明,李建更.機(jī)械手軌跡規(guī)劃的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆?？刂艼.控制工程,2008,15(3):225-228.9閆大朋,閆世杰,李愛平,等.微型燃?xì)廨啓C(jī)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究J.控制工程,2008,15(5):541-545.10田毅韜,周曉慧.基于預(yù)測(cè)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在熱分散溫度控制中的應(yīng)用J.陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào),2007

13、,25(3):93-95.由圖4可看出,烤箱相當(dāng)于一個(gè)時(shí)間常數(shù)接近1500s的一階過(guò)程。在瞬間測(cè)量溫度 m很接近烤箱溫度 a,在穩(wěn)定狀態(tài)下, m和 a是相等的。(2)考慮烤箱溫度非線性變化因素。在實(shí)際的烤箱中,工作區(qū)域沒有線性化。為得到一個(gè)在任何工作點(diǎn)都能適用的神經(jīng)元模型,給這個(gè)過(guò)程施加一個(gè)帶有偽隨機(jī)二進(jìn)制序列的斜坡信號(hào)。重新搭建仿真模型,仿真結(jié)果如圖5所示。從圖5可以看出,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制烤箱溫度,即使是考慮烤箱的非線性因素,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反復(fù)在線優(yōu)化,控制信號(hào)r和輸出信號(hào)y的誤差被控制在很小范圍內(nèi)。3 結(jié) 語(yǔ)針對(duì)烤箱溫度在工作區(qū)域內(nèi)的變化具有非線性的特點(diǎn),運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制方法對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)

14、行控制。作者簡(jiǎn)介 許秀玲 女,1976年出生,山東菏澤人,講師,工學(xué)碩士。主要研究領(lǐng)域?yàn)樽詣?dòng)控制技術(shù)、故障診斷、信息處理等。(上接第111頁(yè))從仿真結(jié)果可以看出,自適應(yīng)模糊控制器與常規(guī)PID比較,系統(tǒng)的輸出具有更快的響應(yīng)速度和更小的超調(diào)量,得到了較好的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)性能。5 結(jié) 語(yǔ)針對(duì)溫度控制系統(tǒng),設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)模糊PID控制器,該控制器在大偏差范圍內(nèi)采用模糊控制,根據(jù)偏差和偏差變化的需要實(shí)時(shí)調(diào)整PID參數(shù),小偏差范圍內(nèi)采用PID精確控制。通過(guò)仿真結(jié)果表明,這種控制器是一種實(shí)現(xiàn)方便、性能優(yōu)良的智能控制器,并具有動(dòng)態(tài)性能好、穩(wěn)態(tài)精度高等特點(diǎn),適合非線性、大滯后、強(qiáng)耦合等復(fù)雜特性的控制系統(tǒng)。參 考 文 獻(xiàn)1席愛民.模糊控制技術(shù)M.西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2005.2蔡自興.智能控制 基礎(chǔ)與應(yīng)用M.北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2004.3程燕慶.工程智能控制M.西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2003.4劉金錕.先進(jìn)PID控制及Matlab仿真M.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2005.5金以慧.過(guò)程控制M.北京:清華大學(xué)出版社,1993.6馮冬青,謝宋和.模糊