杜晓婷，方飞

（安徽三联学院电子电气工程学院，安徽合肥 230061）

基于SIMULINK的单神经元自适应PID控制器研究

杜晓婷，方飞

（安徽三联学院电子电气工程学院，安徽合肥 230061）

本文分析了单神经元自适应PID控制器结构，给出了基于有监督的Hebb学习规则的算法模型，在此基础上做出改进，建立了神经元自适应控制器SIMULINK仿真模型，并对被控对象进行仿真研究.

PID控制器；单神经元；SIMULINK

1 引言

神经元指的是神经网络中最小的处理单元，单个的神经元处理信息功能较为单一，一般只应用于一些简单的信息处理.而传统的PID控制器虽然结构简单，控制直观，使用方便，但需要建立在具有非常精确的数学模型的确定系统之上.如果将单个的神经元与传统的PID控制器相结合，便可实现复杂系统控制以及时变系统控制，称为单神经元自适应PID控制器.其控制效果较传统的PID控制器优越.

2 单神经元自适应PID控制器结构图

图1 单神经元自适应PID控制器结构图

单神经元自适应PID控制器结构图如图1所示[2-3]，图中，r(k)，y(k)分别为转换器的输入量和控制器的输出量，神经元学习中需要的状态量，从转换器的输出端输出，分别用x1、x2、x3表示，也称为单神经元的输入，K表示神经元的比例系数[1].

神经元自适应控制器的输出为：

式中，ωi(k)是与xi(k)相对应的权系数，

与增量式算法相比较，神经元自适应控制器中的加权系数ωi(k)与增量控制算法中预先设定好的系数不同，通过自学习功能，ωi(k)的值可以进行自适应调整.

3 有监督的Hebb学习……

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