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基于遗传算法改进的BP神经网络加热炉控制系统参数优化
摘  要  以加热炉控制系统为研究对象,提出了一种基于遗传算法改进的BP网络优化PID控制参数方法,并与经典的临界比例度—Ziegler-Nichols方法进行比较。仿真结果表明该算法具有较好的控制效果。
    关键词  PID控制;BP神经网络;遗传算法;参数优化
 
1  引言
    由于常规PID控制具有鲁棒性好,结构简单等优点,在工业控制中得到了广泛的应用。PID控制的基本思想是将P(偏差的比例),I(偏差的积分)和 D(偏差的微分)进线性组合构成控制器,对被控对象进行控制。所以系统控制的优劣取决于这三个参数。但是常规PID控制参数往往不能进行在线调整,难以适应对象的变化,另外对高阶或者多变量的强耦合过程,由于整定条件的限制,以及对象的动态特性随着环境等的变化而变化,PID参数也很难达到最优的状态。
    神经网络具有自组织、自学习等优点,提出了利用BP神经网络的学习方法,对控制器参数进行在线调整,以满足控制要求。由于BP神经网络学习过程较慢,可能导致局部极小点[2]。本文提出了改进的BP算法,将遗传算法和BP算法结合对网络阈值和权值进行优化,避免权值和阈值陷入局部极小点。
2  加热炉的PID控制
    加热炉控制系统如图1所示,控制规律常采用PID控制规律。
图1 加热炉控制系统简图
若加热炉具有的数学模型为:
则PID控制过程箭图可以用图2表示。
    其中,   
采用经典参数整定方法——临界比例度对上述闭环系统进行参数整定,确定PID控制器中 Kp=2.259, Ki=0.869, Kd=0.276。参考输入为单位阶跃信号,仿真曲线如图3所示。
图2  PID控制系统
图3  Z—N整定的控制曲线
    仿真曲线表明,通过Z—N方法整定的参数控制效果不佳,加上PID参数不易实现在线调整,所以该方法不宜用于加热炉的在线控制。
3  基于遗传算法改进的BP神经网络PID控制器参数优化整定
    对于加热炉控制系统设计的神经网络自整定PID控制,它不依赖对象的模型知识,在网络结构确定之后,其控制功能能否达到要求完全取决于学习算法。
3.1  遗传算法改进的BP算法实现
    一般BP网络结构如图4所示,其算法步骤为:
    (1)输入训练样本,按网络结构得到输出;
    (2)将实际输出与希望输出比较,得到误差,根据误差调节阈值和权值。重复两个步骤,直到误差满足要求为止;
图4  BP网络结构
   
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