神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分數(shù)階PID在網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著控制理論、計算機技術(shù)及通信技術(shù)的日益發(fā)展和交叉滲透，網(wǎng)絡(luò)化控制應(yīng)運而生，并逐漸成為國際學(xué)術(shù)界研究熱點之一。網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)通過通信網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換，然而，在控制系統(tǒng)中引入網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)會帶來網(wǎng)絡(luò)誘導(dǎo)時延、數(shù)據(jù)丟包等一系列問題，為減小或消除網(wǎng)絡(luò)時延給控制系統(tǒng)所帶來的影響，本文在參考了國內(nèi)外關(guān)于網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)研究理論的基礎(chǔ)之上，從系統(tǒng)的建模、控制器設(shè)計等方面進行了研究。主要研究及結(jié)論如下:
　　首先，本文介紹了網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)產(chǎn)生的有關(guān)背

2、景、發(fā)展現(xiàn)狀及其特點，并簡要分析了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中的幾個問題。針對網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中存在的時延問題，在不考慮其他網(wǎng)絡(luò)因素影響的條件下分別對短時延和長時延的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)進行數(shù)學(xué)建模。
　　其次，分數(shù)階控制器與傳統(tǒng)PID控制器相比具有更好的適應(yīng)性，但由于分數(shù)階控制器引入了兩個附加參數(shù)λ和μ，從而使分數(shù)階PIλDμ控制器參數(shù)的確定變得更加困難。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習能力，將其與分數(shù)階PID控制器相結(jié)合，有效提高分數(shù)階PID控制器對

3、系統(tǒng)不確定性的適應(yīng)能力，并對參數(shù)在線調(diào)整，實現(xiàn)了對時延的良好補償。
　　最后，在Matlab/Simulink環(huán)境下運用TrueTime工具箱建立了網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺，以彈簧——阻尼控制系統(tǒng)為研究對象，模擬實際網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的運行，分別將基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分數(shù)階PID控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器、分數(shù)階PID控制器運用于控制系統(tǒng)模型，并進行仿真驗證。結(jié)果表明基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分數(shù)階PID控制器具有較優(yōu)的控制性能，能夠?qū)r延進行有