[发明专利]用神经元网络调节参数的PID控制温度仪表及其控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种温度控制仪表，特别是用神经元网络调节控制参数的温度仪表及其控制方法。

背景技术

温度控制仪表大量应用在生化箱、烤箱、培养箱的产品中。随着我国经济技术发展，仪表将保持较为旺盛的市场需求，温度控制仪表市场逐渐由低端产品市场向高端过渡，温度控制仪表设备正进一步向数字化、智能化方向发展。

目前温度控制仪表算法多为PID算法、模糊控制算法等。PID算法在给定模型下控制稳态性能好，能消除静差。但许多受控对象由于负荷变化、特征参数或结构改变、环境温度变化等，在受控之前必需根据不同的受控体和环境，设置或整定P、I、D参数，给使用者带来了极大的不便。模糊控制是利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机，建立模糊控制规则。利用系统输出的误差及误差的变化趋势来消除系统误差。一般情况下，单一的模糊控制方法，控制精度不会太高。

神经元网络调节参数的PID方法在温度控制仪表中应用，神经元网络能解决模型不确定性、非线性等，用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。PID算法有比例控制环节、微分控制环节和积分控制环节，在确定模型下控制具有稳态性能好，同时能消除静差。将神经元网络和PID控制两者结合起来，采用神经元网络调节参数的PID方法，既具有神经元网络适应模型不确定性的优点，又有PID控制的精度高和稳定性好特点。特别是应用于生化箱、烤箱、培养箱等封闭腔体的温度控制。

发明内容

本发明要解决的技术问题是用神经元网络和PID方法相结合，形成神经元网络调节参数的PID控制方法，应用于温度控制仪表中，使其达到适应性好、控制精度高的目的。

本发明采用以下技术方案实现上述目标：

用神经元网络调节参数的PID控制温度仪表，包括一个微处理器MCU，其一输入端接入模数转换、信号放大和传感器电路，微处理器MCU输出端接入显示电路、驱动电路和执行机构，其特征在于：在微处理器MCU内设有预测神经元网络、调节PID参数的神经元网络、PID控制器、误差微分器及减法器；预测神经元网络的输入端与受控对象的输出端和PID控制器的输出端相连接，预测神经元网络的输出端与调节PID参数的神经元网络的输入端相连接；调节PID参数的神经元网络的输入端与减法器的输出端相连接，误差微分器的输入端与减法器的输出端相连接，调节PID参数的神经元网络输出端与PID控制器的输入端相连接，PID控制器的输入端与减法器和误差微分器的输出端相连接，PID控制器的输出端与预测神经元网络和受控对象的输入端相连接。

用神经元网络调节参数的PID温度控制方法，其特征包括以下步骤：

a、在微处理器MCU内设定预测神经元网络、调节PID参数的神经元网络、PID控制器、减法器和误差微分器；

b、向所述微处理器MCU输入设定温度r(k)和控制周期T；

c、所述的预测神经元网络根据测量温度y(k)、PID控制器输出的控制量u(k)预测下一个控制周期的温度fy(k)；

d、所述的调节PID参数的神经元网络依据由b步的设定温度r(k)，由c步输出下一控制周期的预测温度fy(k)和前一控制周期的测量温度y(k)，进行在线计算，输出比例系数K_p、积分系数K_i、微分系数K_d给所述的PID控制器；

e、所述的PID控制器通过计算并输出控制量u(k)去控制受控对象。

所述的减法器为设在微处理器MCU内的设定温度与测量温度之差的计算模块。

所述的误差微分器为设在微处理器MCU内的本次温度误差与前次温度误差之差与控制周期的微分计算模块。

温度控制仪表的神经元网络调节参数的PID温度控制方法是控制核心，它可分为三部分：

1、PID控制器。

它根据设定r(k)与受控对象输出值y(k)构成控制误差e(k)＝r(k)-y(k)和前次误差e(k-1)作为输入，通过比例、积分和微分参数计算出控制输出量u(k)。

离散型PID控制过程表达式：