采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法實(shí)現(xiàn)反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

常規(guī)PID控制算法對(duì)于大部分工業(yè)過程的被控對(duì)象控制效果良好，但是對(duì)于反應(yīng)釜溫度的時(shí)間滯后問題，PID控制算法在控制溫度跟蹤變化曲線時(shí)存在振蕩和精度低的缺點(diǎn)。PID控制算法是按偏差的比例（P）、積分（I）和微分（D）進(jìn)行控制的PID控制器（亦稱PID調(diào)節(jié)器）是應(yīng)用最為廣泛的一種自動(dòng)控制器。它具有原理簡單，易于實(shí)現(xiàn)，適用面廣，控制參數(shù)相互獨(dú)立，參數(shù)的選定比較簡單等優(yōu)點(diǎn)；而且在理論上可以證明，對(duì)于過程控制的典型對(duì)象──“一階滯后＋純滯后”與“二階滯后＋純滯后”的控制對(duì)象，PID控制器是一種最優(yōu)控制。PID調(diào)節(jié)規(guī)律是連續(xù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)品質(zhì)校正的一種有效方法，它的參數(shù)整定方式簡便，結(jié)構(gòu)改變靈活（PI、PD、…）。為了克服反應(yīng)釜溫度的時(shí)間滯后問題，本文結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略，采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法對(duì)其進(jìn)行控制，反應(yīng)釜溫度能自動(dòng)跟隨給定的溫度曲線，滿足工藝要求。

1 反應(yīng)釜溫度控制系統(tǒng)

反應(yīng)釜按反應(yīng)的特性可以分為吸熱反應(yīng)和放熱反應(yīng)。一般來說，聚合反應(yīng)屬于放熱反應(yīng)，而裂變反應(yīng)屬于吸熱反應(yīng)。化學(xué)上把最終表現(xiàn)為吸收熱量的化學(xué)反應(yīng)叫做吸熱反應(yīng)。吸熱反應(yīng)中反應(yīng)物的總能量低于生成物的總能量。生成物中的化學(xué)鍵的能量（鍵能）越強(qiáng)，穩(wěn)定性越強(qiáng)；能量越弱，穩(wěn)定性越差。反應(yīng)釜的操作流程一般包括如圖1所示的四個(gè)階段。

圖1中恒溫段是反映工藝的關(guān)鍵階段，對(duì)于產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)量有著重要的影響，所以提高恒溫段的控制精度是提高產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵。

實(shí)際反應(yīng)過程中常伴有強(qiáng)烈的放熱效應(yīng)，使反應(yīng)溫度有所變化。針對(duì)反應(yīng)釜溫度控制的特點(diǎn)，本文采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法。

2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法

其結(jié)構(gòu)如圖2所示，輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)取4，分別對(duì)應(yīng)于輸入r、輸出y、誤差e和單位1，隱含層神經(jīng)元為5個(gè)，輸出層神經(jīng)元分別對(duì)應(yīng)PID控制器的3個(gè)可調(diào)參數(shù)kp、ki、kd。工業(yè)生產(chǎn)過程中，對(duì)于生產(chǎn)裝置的溫度、壓力、流量、液位等工藝變量常常要求維持在一定的數(shù)值上，或按一定的規(guī)律變化，以滿足生產(chǎn)工藝的要求。PID控制器是根據(jù)PID控制原理對(duì)整個(gè)控制系統(tǒng)進(jìn)行偏差調(diào)節(jié)，從而使被控變量的實(shí)際值與工藝要求的預(yù)定值一致。不同的控制規(guī)律適用于不同的生產(chǎn)過程，必須合理選擇相應(yīng)的控制規(guī)律，否則PID控制器將達(dá)不到預(yù)期的控制效果。PID控制器（比例-積分-微分控制器），由比例單元 P、積分單元 I 和微分單元 D 組成。通過Kp， Ki和Kd三個(gè)參數(shù)的設(shè)定。PID控制器主要適用于基本線性和動(dòng)態(tài)特性不隨時(shí)間變化的系統(tǒng)。

按照梯度下降法修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)，并附加一個(gè)使搜索快速收斂全局極小的慣性項(xiàng)，修正公式為：

3 仿真研究

本文設(shè)計(jì)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制結(jié)構(gòu)如圖3所示。

針對(duì)反應(yīng)釜的特性，為了使結(jié)果具有代表性，取被控對(duì)象時(shí)變參數(shù)的非線性被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型為：

在第100個(gè)采樣時(shí)刻，控制器加外部干擾0.20時(shí)，仿真結(jié)果分別如圖6、圖7所示。

從以上圖中可以看出，與傳統(tǒng)PID算法相比，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法的超調(diào)量幾乎為0，穩(wěn)定速度快，而且能夠隨著系統(tǒng)參數(shù)的變化自動(dòng)調(diào)整PID控制參數(shù)。當(dāng)在第100個(gè)采樣時(shí)刻時(shí)控制器加外部干擾0.20時(shí)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法中的PID參數(shù)隨之進(jìn)行了調(diào)整，從而在系統(tǒng)受到外部干擾時(shí)影響很小，很快再次達(dá)到穩(wěn)定。

由于反應(yīng)釜過程的時(shí)變、非線性等特點(diǎn)，本文結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和非線性逼近能力，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制算法。此算法可保證系統(tǒng)輸出響應(yīng)快、超調(diào)量小、調(diào)整時(shí)間短、控制精度高，而且具有較強(qiáng)的適應(yīng)內(nèi)部參數(shù)變化和抗外部干擾的能力。通過對(duì)反應(yīng)釜溫度仿真實(shí)驗(yàn)控制，驗(yàn)證了這種控制方法的有效性，并通過對(duì)比可知其性能明顯優(yōu)于常規(guī)的PID算法。