人工神经网络在自适应PID控制器中的应用研究与单片机实现

"这篇文章是1996年发表在华侨大学学报(自然科学版)的一篇论文，主题是关于基于人工神经网络(ANN)的自适应PID控制器的仿真研究及其在8098单片机上的实现。文章指出，通过使用BP神经网络，可以将PID控制器的参数存储在神经元之间的连接权值上，从而实现自适应控制。当控制性能下降时，BP网络能够自动校正权值，以适应环境变化。作者还探讨了将这种控制器在8098单片机上的具体实现方法。" 在这篇文章中，主要的知识点包括： 1. **PID控制器**：PID控制器是一种广泛应用的反馈控制系统，通过比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分的组合来调整控制输出，以减少期望值与实际值的偏差。PID控制器的优势在于其简单、鲁棒且可靠性高，不需要详细的过程模型。 2. **自适应PID控制器**：常规PID控制器的参数通常需要预先整定，并在运行中进行微调。然而，固定参数的PID可能无法应对所有工况，自适应PID控制器则可以根据系统变化动态调整参数，以保持良好的控制性能。 3. **BP神经网络**：反向传播(BP)算法是一种用于训练多层神经网络的方法，以最小化输出误差。在这里，BP网络被用来实现自适应PID控制器，将PID参数存储在网络的权值中，通过网络的自我学习和调整能力，实现对控制参数的自适应更新。 4. **仿真研究**：作者通过计算机仿真验证了使用ANN实现的自适应PID控制器的有效性，表明这种控制器可以提供令人满意的控制质量。 5. **单片机实现**：论文讨论了如何在8098单片机上实现这个自适应PID控制器，这是将理论研究转化为实际应用的关键步骤。8098单片机是一种常见的微处理器，适合用于嵌入式控制系统。 6. **算法实现**：增量式数字PID算法表达式给出，通过BP网络的结构和tanh激活函数，将PID算法与神经网络结合，实现了参数的动态调整。 7. **控制品质**：通过仿真结果，作者证明了基于ANN的自适应PID控制器能够提高控制系统的性能，即使在环境变化或不确定性存在的情况下，也能保持良好的控制效果。 这篇文章提供了关于如何利用人工神经网络增强PID控制器自适应能力的理论探讨和实践案例，对于理解和实现自适应控制策略具有一定的指导意义。