田家俊，鐘建偉

(1.國網(wǎng)恩施供電公司,湖北 恩施 445000；2.湖北民族學院 信息工程學院,湖北 恩施 445000)

Buck電路輸出電流的神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制

田家俊1，鐘建偉2

(1.國網(wǎng)恩施供電公司,湖北 恩施 445000；2.湖北民族學院 信息工程學院,湖北 恩施 445000)

簡述了降壓斬波電路的電路模型,從其原理上解釋其非線性輸出的原因.其次,描述了傳統(tǒng)控制的局限性和神經(jīng)網(wǎng)絡的研究現(xiàn)狀,介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的特征和功能.再者,通過神經(jīng)網(wǎng)絡的模型,對BP算法進行了數(shù)學公式推導,給出了BP算法的詳細思路和具體過程,采用Matlab軟件編程實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法,并將算法訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡運用到非線性函數(shù)的逼近中去.最后,使用Matlab軟件下的Simulink模塊搭建了降壓斬波電路,再分別搭建傳統(tǒng)PID控制和神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制的結(jié)構(gòu)模型對其進行控制仿真,得到相應的輸出電流電壓仿真結(jié)果圖.仿真結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制器具有更好的控制效果,相比較閉環(huán)PID控制器,能夠有效克服經(jīng)典PID控制器在被控對象具有非線性、時變不確定性和難以建立精確的數(shù)學模型時,出現(xiàn)的控制結(jié)構(gòu)復雜、參數(shù)整定不良和性能欠佳等缺點.

降壓斬波電路；神經(jīng)網(wǎng)絡；PID控制

1 引言

1.1 傳統(tǒng)控制理論的局限性

控制理論經(jīng)歷了現(xiàn)代控制理論和大理論兩個重要的發(fā)展階段.在嚴格精確的數(shù)學模型基礎之上,對系統(tǒng)分析、綜合和設計的控制,由于很大程度的依賴于精確數(shù)學模型,使其應用領域受到了很大程度的限制.而科學技術和信息化高速發(fā)展的今天,人們要求實現(xiàn)大規(guī)模、復雜和不確定性自動控制系統(tǒng),由于控制對象的嚴重非線性,數(shù)學模型的不確定性,系統(tǒng)工作點變化劇烈等因素,設計這些系統(tǒng)時,必須提出并遵循一些比較苛刻的假設,而這些假設在應用中往往與實際不相吻合,一般無法獲得精確的數(shù)學模型,傳統(tǒng)控制存在著難以彌補的嚴重缺陷[1-3].這就促使人們提出了新的控制技術和方法.

1.2 傳統(tǒng)PID控制的特點

傳統(tǒng)PID控制是歷史悠久、應用廣泛的經(jīng)典控制方法,雖然后來出現(xiàn)了很多新的控制方法,但是大多數(shù)都是在原有的傳統(tǒng)PID控制方法的基礎上的一些改進.目前正在運行的控制回路中,90%以上還是PID控制器.在PID控制器中,比例部分產(chǎn)生與偏差值成正比的輸出信號,以便消除偏差；積分部分產(chǎn)生與偏差積分成正比的輸出信號,可以消除系統(tǒng)的靜態(tài)誤差；微分部分產(chǎn)生與偏差變化率成正比的輸出信號,以便縮短過渡過程時間,減少超調(diào)量,加快控制器的調(diào)節(jié)速率.如果在工作者經(jīng)驗的基礎上,通過調(diào)整這三個部分的大小,得到恰當?shù)南禂?shù)參數(shù),便可以使PID控制器得到快速、平穩(wěn)和準確的調(diào)節(jié)效果.

因此,PID控制器的設計關鍵問題是如何選取恰當?shù)谋壤?、積分、微分系數(shù),而這些參數(shù)的整定的困難使得PID控制器的應用受到限制.實際上,PID控制規(guī)律是一種線性的控制規(guī)律,這就使得它具有了傳統(tǒng)控制理念中通用弱點,即僅在簡單的線性單變量控制系統(tǒng)中有較好的控制效果,而在復雜控制系統(tǒng)中效果難以達到控制要求.

1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡和PID控制相結(jié)合的研究現(xiàn)狀

圖1 神經(jīng)元網(wǎng)絡和PID控制現(xiàn)有結(jié)合方式一Fig.1 Neural network and PID control of the existing combination of a way

1)采用神經(jīng)元確定PID參數(shù).在原來傳統(tǒng)的PID控制器的基礎上,加入一個或多個神經(jīng)元網(wǎng)絡模型.利用神經(jīng)元的自適應學習功能,可以調(diào)整和確定PID參數(shù),其結(jié)構(gòu)如圖1所示.

此控制器分為虛線內(nèi)PID控制部分和神經(jīng)元網(wǎng)絡兩個部分:虛線內(nèi)PID部分,是按照傳統(tǒng)PID控制器的結(jié)構(gòu)來構(gòu)成的,對系統(tǒng)偏差信號進行比例、積分和微分處理,通過加權相加重值比例、積分和微分系數(shù)；神經(jīng)網(wǎng)絡部分,一般采用多層前向網(wǎng)絡,可以根據(jù)系統(tǒng)的輸入和輸出的信息,通過反復的學習和調(diào)整所需的PID參數(shù)[4-5].

圖2 神經(jīng)元網(wǎng)絡和PID控制現(xiàn)有結(jié)合方式二Fig.2 Neural network and PID control of the existing combination of two

2)單神經(jīng)元結(jié)構(gòu)PID控制器.單神經(jīng)元結(jié)構(gòu)PID控制器的結(jié)構(gòu)模型如圖2所示.虛線內(nèi)表示的是單神經(jīng)元網(wǎng)絡結(jié)構(gòu).它系統(tǒng)中的比例、積分和微分的系數(shù)是根據(jù)輸入信號的采樣[6-9],分別對系統(tǒng)的比例、積分和微分的偏差,通過不斷整定單神經(jīng)元的輸入權重值一一對應比例、積分和微分系數(shù)[10-11].

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制器

2.1 常規(guī)PID控制的Simulink仿真模型

在Matlab軟件仿真中,設計一個簡單的對象模型,并假設在對象模型中含有純滯后環(huán)節(jié),通過Simulink模塊來模擬該系統(tǒng).加入了輸入和外加擾動信號,Simulink模型的結(jié)構(gòu)如圖3所示.其中用來表示PID控制器的數(shù)學表示為:

(1)

在PID模塊中的參數(shù)可以由實際PID控制器參數(shù)直接計算出來:

p=Kp,I=Kp/Ti,D=Kp×Td,N=N/Td

2.2 神經(jīng)元PID控制器的Simulink仿真模型

由仿真結(jié)果(見圖4，5)可知,神經(jīng)網(wǎng)絡無超調(diào)量,而傳統(tǒng)PID控制器超調(diào)量為40%左右.由此可以得出結(jié)論:在不增加算法復雜性的前提下,神經(jīng)網(wǎng)絡控制器可以提高收斂速度,并且可以達到全局最優(yōu).神經(jīng)網(wǎng)絡控制器是不需要精確數(shù)學模型的無模型控制.能有效地提高系統(tǒng)的實用性和魯棒性,可以實現(xiàn)在線整定控制參數(shù),具有很強的自適應和自學習能力.

圖3 傳統(tǒng)PID 控制器結(jié)構(gòu)圖 圖4 傳統(tǒng)PID 和神經(jīng)網(wǎng)絡PID 控制器Simulink 模型

Fig．3 Traditional PID controller structure diagram Fig．4 Traditional PID and neural network PID controller simulink model

圖5 傳統(tǒng)PID和神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器波形Fig.5 Traditional PID and Neural Network PID Controller Waveforms

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡PID零電流準諧振BUCK變換器

使用Matlab中的Simulink模塊來建立零電流開關準諧振BUCK變換器的仿真電路模型,取輸入電壓200 V,電感L=40μF,電容C=0.03μF,負載R=3.8Ω.建立仿真模型如圖6所示.

圖6 零電流準諧振BUCK型DC-DC變換器仿真模型Fig.6 Simulation Model of Zero-current Quasi-resonant BUCK Type DC-DC Converter

1)仿真實驗1:ZCS-QR BUCK變換器的開環(huán)控制.在開環(huán)控制系統(tǒng)中,不加入任何控制器,并且由一個脈沖信號發(fā)生器來觸發(fā)軟開關功率變換器中的MOSFET管.通過設定脈沖信號發(fā)生器的參數(shù),就可以來調(diào)節(jié)功率開關管的開通和關斷的時間,得到系統(tǒng)相應的輸出電壓或電流.在這里選擇脈沖信號發(fā)生器的脈沖信號周期為0.000 2 s,占空比為50%.開環(huán)控制的結(jié)構(gòu)圖如圖6所示,它在t=0.1 、0.01 s內(nèi)的電流電壓仿真如下圖7、8所示.

圖7 ZCS-QR BUCK變換器開環(huán)條件下t=0.1 s內(nèi)輸出電流電壓波形Fig.7 ZCS-QR BUCK converter under open-loop conditions t=0.1 s within the output current voltage waveform

圖8 ZCS-QR BUCK變換器開環(huán)條件下t=0.01 s內(nèi)輸出電流電壓波形Fig.8 ZCS-QR BUCK converter under open-loop conditions t=0.01 s within the output current voltage waveform

從仿真結(jié)果可以看出,在沒有外界干擾的開環(huán)控制中,可以通過手動調(diào)整觸發(fā)信號的占空比,就可以達到較好的控制效果.但是,這種沒有反饋環(huán)節(jié)控制方式,其靈活性很差,超調(diào)量較大.當系統(tǒng)的負載發(fā)生變化時,整個系統(tǒng)是不具有調(diào)節(jié)性的,而且輸出電壓或電流變化很大,不具有控制的穩(wěn)定性.然而對于實際應用中,開環(huán)控制易于受到外界如電壓波動、負載擾動、電磁等各類干擾,這就難以達到理想控制的結(jié)果.

圖9 ZCS-QR BUCK變換器閉環(huán)傳統(tǒng)PID控制仿真模型Fig.9 Simulation model of closed-loop traditional PID control for ZCS-QR BUCK converter

2)仿真實驗2:ZCS-QR BUCK變換器的閉環(huán)傳統(tǒng) PID控制.通過采用輸出信號反饋環(huán)節(jié),將傳統(tǒng) PID控制器作用到它的輸入端就構(gòu)成了閉環(huán)控制,電路中的參數(shù)同圖6中的電路參數(shù)相同,其仿真電路模型如圖9所示.

從圖9中可以看出,采用傳統(tǒng)PID控制器比其他控制設計方法相對簡單,還能有更好的控制效果.但是,比例、積分、微分的系數(shù)很難調(diào)整到最佳,這需要有豐富經(jīng)驗的長期工作者來進行調(diào)整到最優(yōu)值.

圖10 傳統(tǒng)PID控制器輸出電流電壓波形Fig.10 Traditional PID controller output current voltage waveform

在穩(wěn)態(tài)情況下,在t=0.009 s左右達到穩(wěn)定值,PID控制與開環(huán)控制的相差不是很大,電壓紋波很小,非常平穩(wěn).在暫態(tài)過程的動態(tài)響應中,PID控制比開環(huán)控制的輸出電壓的超調(diào)量小的多.因此,傳統(tǒng)PID控制也可以達到很好的控制效果.

3)仿真實驗3:ZCS-QR BUCK變換器的PID神經(jīng)網(wǎng)絡控制.用PID神經(jīng)網(wǎng)絡部分來代替圖9中的PID控制器部分,形成了PID神經(jīng)網(wǎng)絡的控制方式,其中PID神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的具體結(jié)構(gòu)前面章節(jié)已經(jīng)詳細介紹,這里是采用基于s函數(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器.電路中參數(shù)不變,其仿真電路模型如圖10所示.

圖11 ZCS-QR BUCK變換器閉環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制仿真模型Fig.11 ZCS-QR BUCK converter closed loop neural network PID control simulation model

如圖11所示,從仿真圖可以看出,在t=0.01 s以后穩(wěn)態(tài)情況下,神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器的輸出電壓非常穩(wěn)定,紋波很小,系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差較小.在t=0～0.01 s暫態(tài)情況下,超調(diào)量非常小,上升時間較短,系統(tǒng)響應速度快,因此,采用PID神經(jīng)網(wǎng)絡控制器比其他控制器的控制效果好.但是神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制有一個學習訓練的過程(從圖上看t=0.005 s左右),會在一段時間后才能達到穩(wěn)定值.

4 結(jié)論

圖12 神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器輸出電流電壓波形Fig.12 Neural network PID controller output current voltage waveform

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡理論和傳統(tǒng)PID控制技術的科學基礎下,提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的新型PID控制方法:將其應用于Buck電路閉環(huán)系統(tǒng)的控制,并與傳統(tǒng)的PID控制的效果進行比較.仿真結(jié)果表明,訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有較強的自我學習和自我修正能力,改善系統(tǒng)控制的優(yōu)越性,從而進一步提高了控制器的性能.下一步何將基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制器應用到實際的控制系統(tǒng)中去,并針對不同特性(如非最小相位系統(tǒng)、不穩(wěn)定系統(tǒng)等)的系統(tǒng)時進行研究,以期達到較好的控制效果.

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責任編輯：時 凌

Neural Network PID Control of Output Current of Buck Circuit

TIAN Jiajun1,ZHONG Jianwei2

(1.State Grid Enshi Power Supply Company,Enshi 445000,China；2.School of Information Engineering,Hubei University for Nationalities,Enshi 445000,China)

This paper introduces briefly the circuit model of buck chopper circuit and theoretically explains the reason for its nonlinear output.Secondly,it describes the limitations of traditional control and the research status of the neural network,and introduces the characteristics and function of the neural network.Moreover,through the model of neural network,it makes the mathematical formula derivation for BP algorithm and gives a detailed idea and the specific process of BP algorithm.Matlab software programming is used to realize BP neural network algorithm,and the BP neural network of the algorithm after training is applied to nonlinear function approximation.Finally,the Simulink module of Matlab software is used to build the buck chopper circuit,then the structure models of traditional PID control and neural network PID control are respectively set up for control simulation,and the simulation results of output current and voltage are obtained.The simulation results show that the BP neural network controller has better control effect.Compared with the closed loop PID controller,the BP neural network controller can effectively overcome such disadvantages as complex control structure,poor parameter setting and poor performance of the traditional PID controller in the case of non-linear controlled object,time-varying uncertainty and difficulty in establishing an accurate mathematical model.

buck chopper;neural network;PID control

2017-02-22.

湖北省自然科學基金計劃項目(2013CFC125).

田家俊(1986-),男(土家族),主要從事電力系統(tǒng)運行與控制的研究；*

鐘建偉(1972-),男(土家族),碩士，教授,主要從事電力系統(tǒng)運行與控制的研究.

1008-8423(2017)03-0347-05

10.13501/j.cnki.42-1569/n.2017.09.022

TM762

A