林建凡

集美大学工程训练中心，福建厦门 361021

0 引言

随着科学技术的不断进步和发展，传统PID控制技术难以达到人们的精确要求。单神经元PID自适应控制器能较好地解决这类问题而得以广泛地应用[1]。本文设计一种具有自适应、自学习功能的单神经元PID控制器，由仿真结果研究了该控制中参数的影响性。

1 单神经元自适应 PID 控制器

图1 结构框图

图1为单神经元自适应PID控制器的结构框图，其中r(k)和输出y(k)为转换器的输入，x1(k),x2(k),x3(k)为转换器输出神经元学习控制所需要的状态量。

式2-2中wi(k)为xi(k)加权系数。

调整加权系数可以让单神经元PID控制器实现自适应、自学习，采用不同的学习规则可以形成相应的控制算法。

2 单神经元自适应PID控制系统及MATLAB仿真

2.1 单神经元自适应PID控制系统的原理

利用单神经元PID的控制，我们能够实现对多个变量的控制，图2的控制系统由两个单神经元控制器组成[2]。

单神经元自适应PID控制器要实现自适应，自组织功能的功能,我们可以通过对加权系数来调整而达到这一目的，例如有监督的Hebb学习规则。下面的公式3-1，3-2为相应的算法：

ηP、ηI、ηD 分别代表PID控制器的比例、积分、微分学习速率，k为比例系数，k＞0。

在公式3-1中，k值要在合适的范围内，过小或者过大都会产生不理想的状态。k过小，会使系统的快速性变差；k过大，快速性好，但会导致系统不稳定。

2.2 单神经元自适应PID控制仿真程序

设有耦合二变量耦合被控对象：

设采样时间T=1s，给定输入为单位阶跃输入，即：

响应曲线如图3和图4所示。……