基于PLC的单神经元PID控制器的设计与实现.pdf

、 l 訇 化 基于P L C 的单神经元P I D控制器的设计与实现 Des i gn an d i m pl em ent at i on of si n gl e n eur o n PI D con t r ol l er bas ed on PL C 任俊杰 R E N J u n - i i e 北京联合大学 自动化学院，北京 1 O O l O 1 摘要本文对于大滞后、时变和非线性的复杂系统，常规PID 控制显得无能为力。将神经网络与常规 P I D 控制相结合，构成单神经元自适应P I D 控制器。给出了基于P L C的单神经元P I D 控制系统结 构，重点介绍了单神经元P ID 控制算法原理，并用结构控制语言编写了单神经元P ID 控制算法功 能块 ，该控制功能块具有通用性且易于移植。经实例证明，与传统P I D 控制器相比较，单神经 元P I D 控制器可以显著改善系统的性能。 关键词单神经元；P I D；P L C；结构控制语言 中图分类号T P 2 7 3 文献标识码 A Do i 1 0 ． 3 9 6 9 ／ J ． i s s n ． 1 0 0 9 0 1 3 4 ． 2 0 1 2 ． 7 下 ． 0 4 0 引言 P I D控制由于其算法简单 、容易实现和鲁棒性 好等特点，被广泛应用于工业过程控制并取得了良 好的控制效果。但当被控对象数学模型复杂，尤其 对于大滞后、时变和非线性的复杂系统 ，常规 P I D 控制显得无能为力 ，其应用受到很大的限制和挑 战 ，因此，需要在传统的 P I D控制上加入先进的智 能控制算法 ， 使得控制效果更为理想。神经网络具 有逼近任意连续有界非线性 函数的能力，对于非线 性系统和不确定性系统 ，是一种解决问题的有效途 径 Ⅲ。本文将神经网络与常规 P I D控制相结合 ，发 挥各自的优势 ，形成神经元 自适应 P I D控制器 ，并 在 P L C中设计实现。与传统 P I D相比较 ，具有响 应速度快、抗干扰能力强和超调量小等特点。 1 基于P L C的单神经元P I D 控制系统 结构 控 制 系统 采用 单神经 元组 成的 P I D控制 器， 它具 有传统 P I D控制器的优点 ，也具有神经 网络 的并行结构和 学习记忆功能 ，并且结构简单，易 于实现 。 以 P L C作为控制器构成的单神经元 P I D控制 系统如图 1 所示 。图 1中虚线部分为单神经元 P I D 控 制器。检测元件将被控量实 际值 Y测量转换为 1 - 5 V电压信号或 4 2 0 mA电流信号 ，该模拟信号 接至 P L C的 A I 模块 ，进行 A ／ D转换。将测量值 Y 与给定值 ， ． 比较 ，通过二者的偏差 进行单神经 文章编号1 0 0 9 0 1 3 4 2 0 1 2 0 7 下 - o o i 1 0 3 元 P I D算法的运算得到输 出操作信号 ，经 P L C 的 AO模 块进 行 D ／ A转换 ，用于 驱动 执行机 构 ， 实现对被控对象的控制。 2 单神经元P I D 控制器算法原理 传统连续型 P I D控制器的控制规律为 ， 寺 l 1 式 中 一 比例 系 数 ； 矸一 积 分 时 间 常 数 ； 一 微分时间常数。 设采样 周期 为 丁 ，将式 1 离散化 ，得离散 化标准位置式 P I D算式 “ k P j} ∑P [e k - e k 一 1 】 2 式中 、K、 分别为比例 、积分和微分系 数 ，e k 为第 k次所得偏差信号 ，u k 为第 k次采 样时刻控制器的输 出值。 根据 2 式可得到增量式 P I D控制算法为 A u k K。 [ P 一 e k一 1 ] K e ‘ ， 3 K d l e k 一 2 e k 1 e k 一 2 J 图1 单神经元P I D 控制 系统结构 收稿日期2 0 1 1 -1 2 -1 9 基金项目北京市属高等学校人才强教计划资助项目 P HR 2 0 1 1 0 8 4 0 3 ；北京市教委科技计划项 目 KM2 0 1 0 1 1 4 1 7 0 1 1 I 北京联合大学校级科研项 目 z k 2 0 0 9 2 0 x 作者简介任俊杰 1 9 7 2 -，女，河北石家庄人，讲师，硕士，主要从事 自动控制和控制工程的教学与研究工作。 第3 4 卷第7 期2 0 1 2 - 7 下 [ 1 1 1 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m l 匐 化 将偏差的 比例、积分 和微分 的三个分量作 为 单神 经元的输入量 ，就构成量单神经元 P I D控制 器 ，其结构如图 l 虚线部分所示。 图 1中，根 据给定输入信 号 ， 一 D和实 际输 出 信号 y 足 ，经 状态转换器转换为神经 元的输入量 X 尼 ，X 足 ，X ，即对应积分、比例和微分 的三 个分 量分 别为 。 f x 尼 P ．{ e 一 e 一 1 4 L e 一2 e k一 1 e k 一2 单神经元输 出为 土 u k “ 七一 1 A u u k 一1 K 5 i 1 3 w i k 七 ／ ∑I 七 I 6 i 1 式 中， 为 神 经 元 的比例 系数，K 0 ，W 为对应于 X i 的加权系数 ，W 是对 W 七 的归 一 化 处理 。 比较式 3 和 5 可以看 出 P I D参数分别为 k ， K w k ， 。故 该 神经元控制器具有 P I D控制器的特性 ，它通过 对 加权 系数 的调整来实现 自适应、 自组织功能 ，从 而可以达到改善控制系统的控制性能的 目的 】 。 权 系数 的调 整可 以按不 同的学 习规 则实现 ， 在本系统 中单神经元 自适应 P I D控 制器采用改进 的有监督的 H e b b学习规则。单神经元加权 系数的 调整公式为 f w i k W 1 k一1 ri i e k u k [ 2 e k 一P 七一1 ] ．{ W 2 W 2 k 一 1 r l p P 七 “ 【 2 e 一 e 七 一 1 ] 7 L w 3 w 3 k 1 r i d e k u k [ 2 e k 一 e k 一 1 ] 式 7 中，叩 ，叩 ，叩 。 分别为积分、比例和微 分 的学习速 率。对积分、比例和微分分别采用不 同的学 习速率 叩 。 ，叼 ，叼 。 ，可 以对不 同的权 系数 分别进行调整。 3 基于S C L 的单神经元P I D控制算法 功能块设计 西门子 S 7系列 P L C在国内工控领域中使用很 广，它的编程软件 S T E P 7 除 了支持梯形图 L A D 、 指令表 S T L 和功能块 F DB 语言编程 ，还提供结 构控制语言 S C L S t r u c t u r e C o n t r o l L a n g u a g e 编程 ， S C L非常适合复杂控制算法的编程 H 】 。 【 1 2 】 第3 4 卷第了 期2 0 1 2 7 下 以 S 7 3 0 0 P L C作 为控制器，采用 S C L语言编 写了功能块 F B 3来实现单神经元 P I D控制算法。 3 ． 1变量声明及初始化 采用 S C L编 写单神经元 P I D算法时，先要进 行变量声明及初始化。变量包括输入变量 、输 出 变量及中间变量。 根据单神经元 P I D控制 算法，定义的输入变 量包括设定值、过程值 、学 习速率、权 系数 、神 经元的 比例系数 以及单神经元 P I D控制器输 出的 最大值最小值 ，并且在变量声明时给出了变量数 据类型和初始值。S C L语言编写如下 VAR _I NPUT S V R E A L ； ／ ／ 设定值 P V R E AL ； ／ ／ 过程值 x i t e P R E A L --- - 0 - 4 ； ／ ／ 学习速率 x i t e I R E A L 0 ． 3 5 ； ／ ／ 学习速率 x i t e D R E A L 0 ．4 ； ／ ／ 学习速率 wKp 一1 R E A L -- 0 ． 1 ； ／ ／ 比例 系数 加权 系数随 机值 wKi _l R E AL -- 0 ． 1 ； ／ ／ 积分系数 wKd _l R EA L - - - 0 ． 1 ； ／ ／ 微分系数 K R EA L -- 0 ． 1 2 ； ／ ／ 神经元的比例系数 L i mi t Hi g h R E A L 1 0 0 ．O ； ／ ／ 输出最大值 L i mi t L o w R E A L -- 0 ； ／ ／ 输出最小值 END _VARVAR 输 出变 量传送 当前输 出值 到产 生调 用 的块。 单神经元 P I D控制算法的输出操作值 即为输 出变 量。S C L语言的编写 VAR _OUTPUT O u t R E AL -- 0 ； ／ ／ 输出操作值 END VAR 为 了实现控制算法．还要定义一 些中间变量 ， 中间变量 用于运算 结果的 中间存储 ，方便计算 。 S C L语言的编写 V AR ／ ／ 定义 中间变量 e _k, u_k R E A L ；／ ／ e _ k为基本偏差量 e _l R E AL -- - 0 ； ／ ／ e k 一 1 e _2 R E A L 0 ； ／ ／ e k 一 2 1 x _l R E AL 0 ； ／ ／ 神经元输入信号 ，初值设为 0 x _2 R E AL 0 ； ／ ／ 神经元输入信号 x _3 R E A L 0 ； ／ ／ 神经元输入信号 U 1 REAL 0； ／ ／ wKp _k,wKi．_k,wKd_k R E A L ；／ ／ J J [ 1 权系数 第k 次 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m I 匐 似 wa d d _k R E A L ； ／ ／ 权 值和 w l 1 _k, w2 2_k， w3 3_k R E A L； ／ ／ 归一化各权值 END VAR 3 _ 2 单神经元PI D控制算法S C L 编程 实现单神经元 P I D控制算法的 S C L程序编程 步骤如下 1 计算偏差 e k ； 2 计算神经元输入 x i ； 3 计算加权系数的调整值 W 足 ； 4 对 W 足 的归一化处理 ，计算 W 足 ； 5 计算控制器的输 出 ，并进行限幅处理。 对 S C L源程序文件进行编译，编译成功就生 成单神经元 P I D功能块 F B 3 ，并保存在 S 7程序中 的 B l o c k s 文件 夹中，可以被其他程序调用 ，也可 以作为通用功能块被其他用户使用 。单神经元 P I D 功能块 F B 3被调 用时的梯形 图如 图 2所示 ，左侧 为输入 参数 ，对应输 入变量 ；右 侧为输 出参数 ， 对应输 出变量。在调用 F B 3时要对相应的参数 赋 实参 ，还需要指定一个背景数据块 。 图2 单神经元P I D控制算法功能块 4 单神经元P I D控制器应用实例 采用 7 3 0 0 P L C控 制器，以一个典 型的双容 液位过程为被控对象，以后一个容器液位为被控 量 ，用 S T E P 7编写控制程序调用功能块 F B 3进行 液位单神经元 P I D调节。 液位设定值 为 2 0 0 mm，采用单神经元 P I D控 制 ，设初始学习速率 叩 0 ．O 1 ，叩 。 -- 0 ． 0 0 1 ，叩 D 0 ．0 1 ， 增益 K 3 0 0 ，加权系数初值 w Kp 一 1 0 ．0 1 5 ，w Ki 一 1 0． 8 2， wKd _l 0 ． 1 6 ，采样周期 2 s 。实时响应曲线 如图 3所示 。 采用传统 P I D控 制时的实 时响应 曲线如 图 4 所示 。 由图 3和 图 4可知 ，单 神经元 P I D控制器超 调大大减小，稳态性能也得到提高。 25 0 2 00 15 0 1 00 5 0 0 ； 1 0 ／0 9 ／ 0 9 1 9 1 5 0 0 1 9 1 7 0 0 1 9 1 9 0 0 1 9 2 1 0 0 1 9 2 3 0 0 鼬臻筏辙鼍 獭毪豢稚曦 一 、 | 叠 | I | | 图3 单神经元P I D控制时的液位实时响应曲线 25 0 2 ∞ 1 50 t 00 50 O 1 0 ／ 09 ／ O 9 2 O l 6 00 2 0 1 8 00 20 2 0 0 0 20 22 0 0 2 0 24 0 0 蝴 謦 球 蓐 躺 薯 。 萋 |一 鹭 0 警 髫 鼍l l 嚣 ■ 篓誊| ⋯ 3 嚣 图4 传统P I D控制时的液位实时响应曲线 5 结论 将神经 网络与常规 P I D调节器控 制思路相结 合 ，产生了单神 经元 P I D控制器 ，单 神经元结构 的连接权值与常规 P I D的三个参数一一对应 ，可 以在线进行 P I D参数的学习 。以 P L C为控制器 ， 利用 S C L编程语言实现单神经元 P I D算法 比较 简 单 ，而且编写 的单神经元 P I D控制功能块具 有通 用性。与传统 P I D控制器 比较，基于 P L C的单神 经元 P I D控制器具有 自学 习和 自适应能力 】 ，超 调量和稳态误差显著减小，控制效果 良好。 参考文献 【 l 】黄金燕， 葛化敏 ， 唐明军 ． 基于B P神经 网络的P I D 控制 方法的研究[ J ] ． 微 计算机信 息， 2 0 0 6 ， 9 ． 【 2 ]韩兵欣 ， 刘利贤 ， 胡晓娟 ， 冯涛 ． 神经 网络 在P L C控制 系 统中的应用[ J J ． 微 计算机信 息， 2 0 0 7 ， 1 1 ． [ 3 】刘 金锟， 著． 先进P I D控制MA T L AB 仿真【 M】 ． 北京 电子 工业出版社 ， 加0 7 ． [ 4 1 Re n J u n j i e ， Zu o Qu a n ， Li Ho n g x i n g ．S t r u c t u r e Cont r ol Langua ge and i t s Appl i cat i on i n Cont r ol Al gor i t hm Pr og r a mm i n g．I nt e r na t i ona l Con f e r en ce on M e a s u r i n g T e c h n o l og y a n d M e c h a t r o n i c s Au t o m a t i o n I C MT MA 2 0 1 0 ． 2 0 1 0 ， 3 ． [ 5 】孙健． 基 于单 神经 元P I D的电阻炉智能温度控制 系统 【 D】 ． 大连 大连理 工大学． 2 0 0 8 ． 【 6 】徐凌桦 ， 曹敏 ， 李捍东 ． 单神经 元P I D液位P L C 控制应用 [ J ] ． 现代制造工程 2 0 0 9 ， 1 0 ． 第3 4 卷第7 期2 0 1 2 - 7 下 [ 1 3 1 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m