[發(fā)明專(zhuān)利]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆辨識(shí)與自適應(yīng)PID的聲參量陣控制方法無(wú)效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201210576357.5 | 申請(qǐng)日: | 2012-12-27 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN103105773A | 公開(kāi)(公告)日: | 2013-05-15 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 陳敏;楊天文;趙亮;張力文;劉星 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 電子科技大學(xué) |
| 主分類(lèi)號(hào): | G05B11/42 | 分類(lèi)號(hào): | G05B11/42 |
| 代理公司: | 暫無(wú)信息 | 代理人: | 暫無(wú)信息 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國(guó)省代碼: | 四川;51 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 辨識(shí) 自適應(yīng) pid 參量 控制 方法 | ||
1.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆辨識(shí)與PID自適應(yīng)控制的聲參量陣控制器設(shè)計(jì)方法,其基本特征在于設(shè)計(jì)方法,該設(shè)計(jì)方法包括如下步驟:?
(1)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逆模型;在訓(xùn)練前首先要考慮對(duì)象的可逆性,系統(tǒng)在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)可逆的充分必要條件是在此鄰域內(nèi)存在相對(duì)階α。參量陣系統(tǒng)的“Berktay遠(yuǎn)場(chǎng)解”的數(shù)學(xué)模型是:
E(τ)=1+mf(τ)?
式中的E(τ)為調(diào)制包絡(luò)函數(shù),輸出函數(shù)p(τ)對(duì)時(shí)間τ求兩次倒數(shù)后,函數(shù)即含輸入f(τ),故函數(shù)相對(duì)階是2,系統(tǒng)可逆。確定系統(tǒng)可逆后就可以利用現(xiàn)有聲參量陣系統(tǒng)做實(shí)驗(yàn)時(shí)收集到的數(shù)據(jù),整理之后對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行逆模型辨識(shí)了。具體方法是將系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行互換,然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法進(jìn)行訓(xùn)練的到對(duì)象的逆模型。?
(2)確定基于BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制器結(jié)構(gòu);本發(fā)明提出的自適應(yīng)PID控制器包括兩部分,一部分是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),另一部分是PID控制器。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)系統(tǒng)反饋回來(lái)的信號(hào)使用BP算法對(duì)PID控制器的輸出進(jìn)行調(diào)節(jié),若輸出的信號(hào)不是期望信號(hào),則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就通過(guò)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值來(lái)控制PID控制器的三個(gè)輸出(比例部分、積分部分和微分部分),直至系統(tǒng)輸出信號(hào)達(dá)到最優(yōu)。其控制算法歸納如下:?
①確定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),即確定BP網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)M和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)Q,并且給出各層加權(quán)系數(shù)的初值和選定學(xué)習(xí)速率η和慣性系數(shù)α,且此時(shí)k=1;(其中M和Q的值由系統(tǒng)的復(fù)雜程度決定,j表示網(wǎng)絡(luò)輸入層、l表示網(wǎng)絡(luò)隱含層、i表示網(wǎng)絡(luò)的輸出層)?
②采樣得到rin(k)和yout(k),并計(jì)算該時(shí)刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k)(其中rin(k)為該系統(tǒng)第k次的輸入,yout(k)為系統(tǒng)第k次輸出)?
③計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN各層神經(jīng)元的輸入、輸出,NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個(gè)可調(diào)參數(shù)Kp,Ki,Kd;?
④根據(jù)經(jīng)典增量式數(shù)字PID的控制算法公式如下?
u(k)=u(k-1)+KP(error(k)-error(k-1))+KIerror(k)+KD(error(k)-2error(k-1)+error(k-2)?
計(jì)算PID控制器的輸出u(k);?
⑤進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),在線(xiàn)調(diào)整加權(quán)系數(shù)和實(shí)現(xiàn)PID控制參數(shù)的自適應(yīng)?調(diào)整;(其中為輸入層加權(quán)系數(shù)、為隱含層加權(quán)系數(shù))?
⑥置k=k+1,返回步驟①。?
(3)以輸入r(k)、y(k)和誤差e(k)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID系統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)的輸入來(lái)對(duì)步驟2中的參數(shù)Kp,Ki,Kd進(jìn)行調(diào)節(jié),以此完成復(fù)合控制的設(shè)計(jì)方法。?
該專(zhuān)利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專(zhuān)利權(quán)人授權(quán)。該專(zhuān)利全部權(quán)利屬于電子科技大學(xué),未經(jīng)電子科技大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買(mǎi)此專(zhuān)利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201210576357.5/1.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來(lái)源鉆瓜專(zhuān)利網(wǎng)。
- 硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換方法、計(jì)算裝置、軟硬件協(xié)作系統(tǒng)
- 生成較大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法、生成裝置和電子設(shè)備
- 一種舌診方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)
- 學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
- 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換方法及相關(guān)轉(zhuǎn)換芯片
- 圖像處理方法、裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)設(shè)備
- 一種適應(yīng)目標(biāo)數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)模型微調(diào)方法、系統(tǒng)、終端和存儲(chǔ)介質(zhì)
- 用于重構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器及其操作方法、電氣設(shè)備
- 一種圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化方法及裝置
- 使用后向自適應(yīng)規(guī)則進(jìn)行整數(shù)數(shù)據(jù)的無(wú)損自適應(yīng)Golomb/Rice編碼和解碼
- 一種自適應(yīng)軟件UML建模及其形式化驗(yàn)證方法
- 媒體自適應(yīng)參數(shù)的調(diào)整方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備
- 五自由度自適應(yīng)位姿調(diào)整平臺(tái)
- 采用自適應(yīng)機(jī)匣和自適應(yīng)風(fēng)扇的智能發(fā)動(dòng)機(jī)
- 一種自適應(yīng)樹(shù)木自動(dòng)涂白裝置
- 一種基于微服務(wù)的多層次自適應(yīng)方法
- 一種天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)燃?xì)庾赃m應(yīng)控制方法及系統(tǒng)
- 一種中心自適應(yīng)的焊接跟蹤機(jī)頭
- 一種有砟軌道沉降自適應(yīng)式軌道系統(tǒng)





