[發明專利]一種PIαDβ 控制器分數階參數整定控制器算法

無效

• 申請號: 201110455203.6
• 申請日: 2011-12-29
• 公開（公告）號: CN102566426A
• 公開（公告）日: 2012-07-11
• 發明（設計）人: 李文;趙慧敏;聶冰;鄧武
• 申請（專利權）人: 大連交通大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 李洪福

1.一種分數階PI^αD^β控制器參數自整定算法，所述的分數階PI^αD^β控制器其參數的整定是通過一個由輸入層、一個隱層和輸出層構成的神經網絡來實現的，用(e，e_-1，?ce，ce_-1)和(k_p，k_i，k_d，α，β)分別表示神經網絡的輸入和輸出；w_ij和w_li分別為輸入層到隱層和隱層到輸出層的權連接；分別表示各層節點的輸出；該神經網絡輸入輸出之間的關系可由如下一組方程來描述：

設所采用的神經網絡有4個輸入節點、h個隱層節點和5個輸出節點，則有

Oj(1)=X(j),j=1,2,3,4---(1)]]>

X＝(x₁，x₂，x₃，x₄)＝(e，e_-1，ce，ce_-1)????(2)

neti(2)(k)=Σj=14wij(2)Oj(1),i=1,···,h---(3)]]>

Oi(2)(k)=f(neti(2)(k)),i=1,···,h,---(4)]]>

選擇如下的隱層節點轉移函數

f(x)=tanh(x)=ex-e-xex+e-x,---(5)]]>

則可得到輸出節點的輸入和輸出為

netl(3)(k)=Σi=1hwli(3)Oi(2),---(6)]]>

Ol(3)(k)=g(netl(3)(k)),l=1,2,3,4,5---(7)]]>

O(3)=(O1(3),O2(3),O3(3),O4(3),O5(3))=(kp,ki,α,kd,β)]]>

其中g(·)為輸出層轉移函數，本發明采用形式如下：

g(x)=12(1+tanh(x))=exex+e-x---(8)]]>

這樣便可以得到分數階PI^αD^β控制器的五個參數；分數階PI^αD^β控制器根據誤差E(k)＝x(k)-y(k)，經誤差反傳算法可得神經網絡連接權的更新公式如下：

Δwli(3)(k)=-η∂E(k)∂wli(3)+λΔwli(3)(k-1)---(9)]]>

Δwli(2)(k)=-η∂E(k)∂wli(2)+λΔwli(2)(k-1)---(10)]]>

通過更新公式，可以獲得一組新的權值；從而完成一次控制循環，又稱為一個控制周期；

式(1)-(10)構成了神經網絡的學習算法；神經網絡根據每個控制周期得到的誤差，不斷地修正權值并輸出新的控制器參數，使得分數階PI^αD^β控制器對被控對象產生更好的控制作用，從而提高控制性能；

其特征在于：具體算法包括以下步驟：

A、為神經網絡賦初始權，所述的初始權為隨機數；

B、通過每個控制周期獲得的輸出誤差，計算誤差的變化率，從而獲得神經網絡的輸入變量；

C、根據選擇的轉移函數，運用公式(1)-(8)正向計算網絡隱層與輸出層的輸出；

D、計算輸出誤差E(k)＝x(k)-y(k)

E、判斷是否滿足誤差要求ε，即|E(k)|≤ε，不滿足，則根據公式(9)-(10)更新神經網絡權值，轉步驟B；所述的ε根據具體情況確定；

F、結束。