CN110262219A - 一种基于bp神经网络的电机pid自整定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电机控制领域，更具体的，涉及一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，本发明利用BP神经网络对PID控制的比例系数Ki、积分系数Kp和微分系数Kd进行调整，通过进行自我学习自动逼近PID最优解，从而不需要人为去调节PID参数，大大节省了开发者调整PID参数的时间，提高了工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及电机控制领域，更具体地，涉及一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法。
背景技术
在电机的控制中，人们常常需要控制电机以某一匀速转动或者转动某一角度，这时候就需要使用PID进行控制。使用PID需要调整好比例系数Ki、积分系数Kp和微分系数Kd。经典的PID控制器是直接对被控对象进行闭环控制，完全靠改变被控制器件的Kp、Ki、Kd三个参数来获得较为满意的结果，这一调节过程无疑是繁琐的，对开发者来说是一笔巨大的时间开销。而且就算花费大量时间去调节PID参数，得到的结果也未必最优。
发明内容
为了解决现有技术中使用PID时对比例系数Ki、积分系数Kp和微分系数Kd的调整需要消耗大量时间的不足，本发明提供了一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，包括以下步骤：
步骤S1：确定BP神经网络的结构，并确定输入层和隐藏层的加权系数的初始值和j表示输入层节点，i表示隐含层节点，迭代次数设置为k＝1；
步骤S2：给定BP神经网络的输入向量和目标输出，求得隐含层和输出层各节点的输出，输出层的输出即为PID控制器的比例系数ki、积分系数kp和微分系数kd；
步骤S3：采样得到输入值rin(k)和输出值yout(k)，计算该时刻误差error(k)，计算公式为：error(k)＝rin(k)-yout(k)；
步骤S4：根据BP神经网络输出层的输出以及时刻误差error(k)，基于PID控制算法计算PID控制的输出△u(k)：
步骤S5：根据PID控制的输出△u(k)对BP神经网络进行训练，调整加权系数
步骤S6：增加迭代次数，令k＝k+1，返回步骤S2。
优选的，所述的BP神经网络的具体结构如下：
如图2所示，BP神经网络有三层结构：输入层、隐含层、输出层；j表示输入层节点，i表示隐含层节点，L表示输出层节点；输入层输入X(1)、X(2)、X(3)分别为设定目标速度值、编码器读数转换速度值、目标速度与编码器读数转换数值的差值；
输入层输出为：
输入层输出，即隐含层输入为：
其中为输入层到隐含层的加权系数，k为时间；
隐含层输出，即输出层输入为：
其中g(x)为正负对称的Sigmoid()函数，Sigmoid()函数的值域为(0，1)，将正负对称变换之后为tanh函数，值域为(-1，1)，即表示时间；q为任意数值；
隐含层的输出，即输出层的输入为：
其中，为隐含层到输出层加权系数，k为时间；
输出层的输出为：
上式所有字母的上标(1)、(2)、(3)分别代表输入层、隐含层和输出层；
其中f()表示输出层神经元活化函数：
优选的，步骤S5中对加权系数进行调整的过程如下：
取控制对象性能指标函数其中r(k)为k时刻下的输入，y(k)为k时刻下的输出，
用梯度下降法修正BP神经网络的加权系数，并增加一项使全局寻优快速收敛的惯性项，则有：
其中η为学习率，α为惯性系数；且而未知，但u(k)、y(k)相对变化，即其中u(k)是k时刻PID控制器的输出；
经过化简后：
得到输出层权计算公式为：
其中
隐含层权计算公式为：
其中
优选的，如图3所示，在步骤S4中采用增量式PID算法计算输出△u(k)。
优选的，采用增量式PID算法计算输出△u(k)的具体步骤如下：
△u(k)＝a0e(k)+a1e(k-1)+a2e(k-2)，
其中Tl为积分时间，TD为微分时间，T为采样周期。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明的目的是提供一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，本发明能进行自我学习自动逼近PID最优解，从而不需要人为去调节PID参数，大大节省了开发者调整PID参数的时间，大大提高了工作效率。
附图说明
图1为本发明的框架图。
图2为本发明BP神经网络的结构图。
图3为本发明增量式PID算法的流程图。
图4为实施例2的仿真结果。
图5为实施例2的误差曲线。
图6为实施例2的PID控制器输出曲线。
图7为实施例2的Kp、Ki、Kd的参数曲线。
图8为实施例3的程序流程图。
图9为控制小车进行前进的示意图。
图10为控制小车进行后退的示意图。
图11为控制小车进行水平向左的示意图。
图12为控制小车进行水平向右的示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1-图3所示，一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，包括以下步骤：
步骤S1：确定BP神经网络的结构，并确定输入层和隐藏层的加权系数的初始值和j表示输入层节点，i表示隐含层节点，迭代次数设置为k＝1；
步骤S2：给定BP神经网络的输入向量和目标输出，求得隐含层和输出层各节点的输出，输出层的输出即为PID控制器的比例系数ki、积分系数kp和微分系数kd；
步骤S3：采样得到输入值rin(k)和输出值yout(k)，计算该时刻误差error(k)，计算公式为：error(k)＝rin(k)-yout(k)；
步骤S4：根据BP神经网络输出层的输出以及时刻误差error(k)，基于PID控制算法计算PID控制的输出△u(k)：
步骤S5：根据PID控制的输出△u(k)对BP神经网络进行训练，调整加权系数
步骤S6：增加迭代次数，令k＝k+1，返回步骤S2。
作为一个优选的实施例，所述的BP神经网络的具体结构如下：
BP神经网络有三层结构：输入层、隐含层、输出层；j表示输入层节点，i表示隐含层节点，L表示输出层节点；输入层输入X(1)、X(2)、X(3)分别为设定目标速度值、编码器读数转换速度值、目标速度与编码器读数转换数值的差值；
输入层输出为：
输入层输出，即隐含层输入为：
其中为输入层到隐含层的加权系数，k为时间；
隐含层输出，即输出层输入为：
其中g(x)为正负对称的Sigmoid()函数，Sigmoid()函数的值域为(0，1)，将正负对称变换之后为tanh函数，值域为(-1，1)，即表示时间；q为任意数值；
隐含层的输出，即输出层的输入为：
其中，为隐含层到输出层加权系数，k为时间；
输出层的输出为：
上式所有字母的上标(1)、(2)、(3)分别代表输入层、隐含层和输出层；
其中f()表示输出层神经元活化函数：
作为一个优选的实施例，步骤S5中对加权系数进行调整的过程如下：
取控制对象性能指标函数其中r(k)为k时刻下的输入，y(k)为k时刻下的输出，
用梯度下降法修正BP神经网络的加权系数，并增加一项使全局寻优快速收敛的惯性项，则有：
其中η为学习率，α为惯性系数；且而未知，但u(k)、y(k)相对变化，即其中u(k)是k时刻PID控制器的输出；
经过化简后：
得到输出层权计算公式为：
其中
隐含层权计算公式为：
其中
作为一个优选的实施例，在步骤S4中采用增量式PID算法计算输出△u(k)。
作为一个优选的实施例，采用增量式PID算法计算输出△u(k)的具体步骤如下：
△u(k)＝a0e(k)+a1e(k-1)+a2e(k-2)，
其中Tl为积分时间，TD为微分时间，T为采样周期。
实施例2
在本实施例中，假设输入目标值rink(k)＝1.0；输入层为4，隐含层为5，输出层为3.设电机的随机函数为其中a(k)＝1.2(1-0.8exp(-0.1k))，u为PID控制器输出。
仿真结果如图4所示，其中虚线为yout，实线为rink；误差曲线如图5所示，PID控制器输出曲线如图6所示，Kp、Ki、Kd的参数曲线如图7所示。
实施例3
在本实施例中，主控芯片采用stm32f103zet6，在芯片内建立BP神经网络算法，通过读取编码器数值传递到BP神经网络算法中，经过算法输出Kp、Ki、Kd三个参数至PID控制算法中，经过PID控制算法输出PWM值控制电机的转速。程序流程图如图8所示，图9-图12为电机通过控制小车的三个轮子的速度差进行全方位移动。
图9为控制小车进行前进，实现前进的要求是1号轮不动，2号、3号轮通过BP神经网络PID控制输出PID参数进行速度闭环控制实现以相同的速度向上V_L、V_R，进行速度的分解分别得到V_L1、V_L2、V_R1、V_R2；V_L2和V_R2分速度大小相同，方向相反，相互抵消。V_L1和V_R1分速度大小和方向相同，进行叠加。从而使得小车向前行进。
图10为控制小车进行后退，实现后退的要求是1号轮不动，2号、3号轮通过BP神经网络PID控制输出PID参数进行速度闭环控制实现以相同的速度向下V_L、V_R，进行速度的分解分别得到V_L1、V_L2、V_R1、V_R2；V_L2和V_R2分速度大小相同，方向相反，相互抵消。V_L1和V_R1分速度大小和方向相同，进行叠加。从而使得小车向后行进。
图11为控制小车进行水平向左，实现水平向左的要求是1号轮通过BP神经网络PID控制输出PID参数进行速度闭环控制实现固定速度V_F，2号轮通过BP神经网络PID控制输出PID参数进行速度闭环控制实现固定的速度向上V_L，3号轮通过BP神经网络PID控制输出PID参数进行速度闭环控制实现固定的速度向下V_R。2号、3号进行速度的分解分别得到V_L1、V_L2、V_R1、V_R2；V_L1和V_R1分速度大小相同，方向相反，相互抵消。V_L2和V_R2分速度大小和方向与V_F速度大小、方向相同，进行叠加。从而使得小车水平向左行驶。
图12为控制小车进行水平向右，实现水平向右的要求是1号轮通过BP神经网络PID控制输出PID参数进行速度闭环控制实现固定速度V_F，2号轮通过BP神经网络PID控制输出PID参数进行速度闭环控制实现固定的速度向下V_L，3号轮通过BP神经网络PID控制输出PID参数进行速度闭环控制实现固定的速度向上V_R。2号、3号进行速度的分解分别得到V_L1、V_L2、V_R1、V_R2；V_L1和V_R1分速度大小相同，方向相反，相互抵消。V_L2和V_R2分速度大小和方向与V_F速度大小、方向相同，进行叠加。从而使得小车水平向右行驶。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：确定BP神经网络的结构，并确定输入层和隐藏层的加权系数的初始值和j表示输入层节点，i表示隐含层节点，迭代次数设置为k＝1；
步骤S2：给定BP神经网络的输入向量和目标输出，求得隐含层和输出层各节点的输出，输出层的输出即为PID控制器的比例系数ki、积分系数kp和微分系数kd；
步骤S3：采样得到输入值rin(k)和输出值yout(k)，计算该时刻误差error(k)，计算公式为：error(k)＝rin(k)-yout(k)；
步骤S4：根据BP神经网络输出层的输出以及时刻误差error(k)，基于PID控制算法计算PID控制的输出△u(k)：
步骤S5：根据PID控制的输出△u(k)对BP神经网络进行训练，调整加权系数
步骤S6：增加迭代次数，令k＝k+1，返回步骤S2。
2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，其特征在于，所述的BP神经网络的具体结构如下：
BP神经网络有三层结构：输入层、隐含层、输出层；j表示输入层节点，i表示隐含层节点，L表示输出层节点；输入层输入X(1)、X(2)、X(3)分别为设定目标速度值、编码器读数转换速度值、目标速度与编码器读数转换数值的差值；
输入层输出为：
输入层输出，即隐含层输入为：
其中为输入层到隐含层的加权系数，k为时间；
隐含层输出，即输出层输入为：
其中g(x)为正负对称的Sigmoid()函数，Sigmoid()函数的值域为(0，1)，将正负对称变换之后为tanh函数，值域为(-1，1)，即k表示时间，q为任意数值；
隐含层的输出，即输出层的输入为：
其中，为隐含层到输出层加权系数，k为时间；
输出层的输出为：
上式所有字母的上标(1)、(2)、(3)分别代表输入层、隐含层和输出层；
其中f()表示输出层神经元活化函数：
3.根据权利要求2所述的一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，其特征在于，步骤S5中对加权系数进行调整的过程如下：
取控制对象性能指标函数其中r(k)为k时刻下的输入，y(k)为k时刻下的输出，
用梯度下降法修正BP神经网络的加权系数，并增加一项使全局寻优快速收敛的惯性项，则有：
其中η为学习率，α为惯性系数；且而未知，但u(k)、y(k)相对变化，即其中u(k)是k时刻PID控制器的输出；
经过化简后：
得到输出层权计算公式为：
其中
隐含层权计算公式为：
其中
4.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，其特征在于，在步骤S4中采用增量式PID算法计算输出△u(k)。
5.根据权利要求4所述的一种基于BP神经网络的电机PID自整定方法，其特征在于，采用增量式PID算法计算输出△u(k)的具体步骤如下：
△u(k)＝a0e(k)+a1e(k-1)+a2e(k-2)，
其中Tl为积分时间，TD为微分时间，T为采样周期。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190920 |
|
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