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1、目录一、设计题目1二、系统的工作原理2三、BP神经网络33.1 BP神经网络结构33.2 BP网络学习算法4四、基于BP神经网络的PID控制器64.1 PID控制器64.2 基于BP神经网络的PID控制器7五、程序代码及结果分析105.1 皿代码105.2 仿真结果1315六、结论一、设计题目柴油-电力机车传动电机的转速控制柴油机有着十分普遍的用途，它可用来驱动内燃机车的传动电机，从而保证重型列车的正常运行。可是柴油机的工作效率对转速超级敏感，因此为了提高其工作效率，应该控制传动电机的转速。图中给出了柴油内燃机车的电力传动模型。图IT转速控制模型移动输入电位计的游标，可设置控制阀的位置，从而设
2、定传动电机的预期转速八负载转速6是受控变量，其实际值由测速机测量。测速机由电机轴上的皮带驱动，其输出电压是系统的反馈变量。由于输入电位计提供了预期参考电压，由此可求得参考电压与反馈电压间的误差为（放大器将偏差电压放大后，生成电压信号匕，并用作直流发电机的线圈磁场电压。在电力传动系统中，柴油机的输出转速恒为%直流发电机由柴油机驱动，其输出电压匕是电抠挣制直流电机的驱动电压。另外电枢控制直流电机的励磁磁场电流7.也维持恒定不变。在上述条件下，由于小的作用，直流电机将产生力矩T,并使负载转速的逐渐趋近于预期转速小已知：电机的反电动势系数为Kb=3150: 与电机有关的参数为J=I,b=l,La=O.
3、2,Ra=I; 发电机有关的参数为励磁电阻Rf=I,励磁电感Lf=O.1,Lg=O.1,Rg=I; 测速机增益t=l; 发电机常数,电机常数检7自定;二、系统的工作原理本系统利用移动输入电位计的游标，可设置控制阀的位置，从而设定传动电机的预期转速在移动输入电位计两头加有电源，每当游标移动必然距离，电位计上输出电压也跟从转变，该转变的电压（由输入电位计提供的的预期参考电压）与电动机反馈回来的电压值V。进行比较，取得一个电压差匕-%。电压差Vl输入运算放大器K,按照放大器“虚短”与“虚亏”方式，放大器K的放大系数为540,电压差通过放大器K放大后输出电压信号V2,并用作直流发电机的线圈磁场电压。在
4、电力传动系统中，柴油机的输出转速恒为%直流发电机由柴油机驱动，其输出电压匕是电抠控制值流电机的驱动电压，直流电机带动负载转动并由测速机测量其实际转速咻测速机由电机轴上的皮带驱动，其输出电压均是系统的反馈变量。另外电枢控制直流电机的励磁磁场电流/也维持恒定不变。其中，控制系统的被控对象是电动机，发电机；被控量是电压；系统的输入量为转速小输出量为转速除给定量是移动输入电位计，功率放大器K,测速发电机。系统模型及结构图如下：图2-1系统模型C1(5)G2(S)G3(S)G4(S)G(S)图2-2系统结构图系统传递函数求解：由上述框架结构图可以看出该系统为一个四阶系统，为求解方便将其化简成一个二阶系统
5、(除去不大的极点)，其结构框图如下图2.3：图2-3化简后的系统传递函数结构图简化思路如下：由于励磁电感远小于励磁电阻，故励磁电感可以忽略。成立系统的数学模型和传递函数一般表达式：比较电路Vl=Vr-VO;(Vr输入电压，Vl为误差电压)回馈电路电机的反电动势系数为Kb=3150;放大电路VH)=L5(正常工作点)；Vz=2e%发电机电路：0.15+1电机电路：S+1测速电路：测速机增益Kt=1；所以系统的开环传递函数为：C5400Kg*KmG=(s+10)(s+l+0.62Km)系统的闭环传递函数为：5400Kg*KmGr(C)=(5+10)(S+1+0.62Km)+5400Kg*Km三、B
6、P神经网络3.1 BP神经网络结构大脑是一部不寻常的智能机，它能以惊人的高速度解释感觉器官传来的含糊不清的信息。它能觉察到喧闹房间内的窃窃密语，能够识别出光线暗淡的胡同中的一张面孔，更能通过不断地学习而产生伟大的创造力。所谓神经网路系统是利用工程技术手腕模拟人脑神经网络的结构和功能的一种技术系统，它是一种大规模并行的非线性动力学系统。严格地讲神经网络应该称为人工神经网络，为了简化起见，一般省略人工二字直接称神经网络，可简记为NN(NeuralNetwork)o由于神经网络具有信息的散布存储、并行处置和自学习等长处，所以它在信息处置、模式识别，智能控制等领域有着广漠的应用前景。人工神经网络的着眼
7、点不是利用物理器件来完整的复制生物体中细胞网络，而是采用其可利用的部份来解决目前计算机或其它系统不能解决的问题，如学习、识别、控制和专家系统等。随着生物和认知科学的发展，人们对人脑的结构和认知进程的了解愈来愈深切，增进了人工神经网络技术的发展，愈来愈多的生物特性将被利用到工程中去。图3-1BP神经网络结构图BP神经网络结构如图3-1所示。由图可见，BP网络是一种具有三层或三层以上神经元的神经网络,包括输入层、中间层和输出层。上基层之间实现全连接，而每层神经元之间无连接。当一对学习样本提供给网络后神经元的激活值从输入层经中间层向输出层传播，在输出层的各神经元取得网络的输入响应。接下来，依照减少目
8、标输出与实际输出之间误差的方向，从输出层反向通过各中间层回到输入层，从而逐层修正各连接权值，这种算法称为“误差反向传播算法”，即BP算法。随着这种误差逆向的传播修正不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。与感知器不同的是，由于误差反向传播中会对传递函数进行求导计算，BP网络的传递函数要求必需是可微的，所以不能利用感知器网络中的硬闭值传递函数，常常利用的有SigmOid型对数、正切函数或线性函数。由于传递函数是处处可微的，所以对BP网络来讲，一方面，所划分的区域再也不是一个线性划分，而是由一个非线性超平面组成的区域，它是比较光滑的曲面，因此它的分类比线性划分加倍精准，容错性也比线性划分更
9、好;另一方面，网络可以严格采用梯度下降法进行学习，权值修正的解析式十分明确。3.2 BP网络学习算法设有n个输入节点X,x2乂同个输出节点弘，网络层的隐含节点有P个神经元。输入层第i个单元至隐含层第j个单元连接权吗j。隐含层第j个单元至输出层第t个单元连接权匕隐含层各单元的阈值为%,输出层各个单元的阈值为九，在训练该网络的学习阶段，设有N组训练样本，先假定用其中的某一固定样本k输入输出模式对网络进行训练。输入层:n个输入X,X2x”;也就是输入样本。中间层：Sj=fWijXi+6j(1)i=S(3)；j=l,2p(2)输出层：G=S(SJ；t=l,2,q(3)Pl=v(4)7=为了模拟生物神经
10、元的非线性特性，鼓励函数常选用S函数S(X=产二(5)S函数不但具有可微分性，而且具有饱和非线性特性，这又增强了网络的非线性映射能力。S函数的微分函数为：S()=S(X)(I-S(X)(6)单元输出闭值是为模拟神经元的闭值电位而设置的，在网络的学习进程中，它和各连接权一样不断的被修正。阂值的作用反映在S函数的输出曲线上，使曲线向左平移了阂值大小的单位，它起到了调节神经元兴奋水平的作用。概念第N个标准模式的误差函数为：Ek=U-)2乙/=1学习进程按使误差Ek减少最快的方向调整权值系数,直到取得满意的权值为止。按照梯度下降原则使连接权?的调整量与其的负值称比例，连接权的修正公式如下：例，=竽L式
11、中t=l,2,q;j=L2,p;0?7JJ于是叱J=企(4-G卜&瓦5(3X(13)/=同理%=政（4-Cg瓦S（Sj）（14）i=lBP网络学习算法计算步骤如下：(1)初始化,置所有的连接权值%，%,4,%为随机数提供训练集，即给出顺序赋值的输入向量力和期望的输出向量/。(3)计算中间层和输出层的各神经元实际输出。(4)计算期望输出与实际输出的误差E-计算AN和Ay,调整中间层至输出层的连接权和闭值。(6)计算吨/和调整输入层至中间层的连接权和闭值。(7)返回2,直至误差满意为止。四、基于BP神经网络的PlD控制器4.1 PID控制器PID控制器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件。这个
12、控制器把搜集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个不同用于计算新的输入值，这个新的输入值的目的是可让系统的数据达到或维持在参考值。和其他简单的控制运算不同，PlD控制器可以按照历史数据和差别的出现率来调整输入值，这样可使系统加倍准确，加倍稳定。可以通过数学的方式证明，在其他控制方式致使系统有稳定误差或进程反复的情况下,一个PID反馈回路却可以保持系统的稳定。4.2 基于BP神经网络的PID控制器BP神经网络具有逼近任意非线性函数的能力，而且结构和学习算法简单明了。通过神经网络自学习的能力，可以找到某一最优控制规律下的P、I、D参数。基于BP神经网络的PlD控制系统结构如图3-1所示。控制器有
13、两部份组成:(1)经典的PID控制器，直接对被控对象进程闭环控制，而且三个参数Kp,Ki,Kd为在线整定式;(2)神经网络NN:按照系统的运行状态，调节PlD控制的参数，以期望达到某种性能指标的最优化。即便输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的三个参数Kp,Ki,Kd,通过神经网络的自身学习、加权系数调整，从而使其稳定状态对应于某种最优控制规律下的PID控制参数。图4-1基于BP神经网络的PlD控制系统结构图增量式PlD控制算法描述如下：u(k)=u(k-)+Kfe(k-e(k-1)+Kie(k)+Kde(k)-2e(k-l)+(-2)(15)在上式中Kp、Ki、Kd别离为比例、积分和微分
14、系数;e(k)为系统实际输出和期望值之间的误差;u(k)为控制器的输出。BP神经网络的输入变量个数取决于被控系统的复杂程度，输出节点对应的是PID的三个可调参数。由于输出不能为负，所以输出层激活函数取非负的sigmoid函数(g(x)=+tanh(x)=)隐含层取正负对称的Sigmoid函数(/(x)=tanh(x)=)0由此，咱们构造一个三层BP网络的结构为3-8-3e+e所设计出的三层BP神经网络结构如图4-2所示:图4-2三层BP神经网络结构图图4-2中，网络输入层的输入、输出为：OH(16)其中，将网络的输入变量作为控制器的输入，即x1=e(k)-e(k-l)工2=4攵)(17)x3=e(k)-2e(k-1)+e(k-2)网络隐含层的输入、输出为：M回2y)=S硝0”j=0(Io)0,(k)=/(*)G)式中，可，为隐含层加权系数;i=l,2,8；上角标、(2)、(3)别离代表输入层、隐含层、输出层。网络输出层的输入、输出为：同峋=就Of)(A)i=0。/(k)=g(/(&)0f)
