广一水泵丨水泵供水系统模糊神经网络控制器的仿真

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品 牌: 广一水泵
最后更新: 2017-03-27 16:32
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广一水泵丨水泵供水系统模糊神经网络控制器的仿真
 本供水控制系统将采用MATLAB软件中的Simulink模块进行仿真,此模块完全能够满足对供水系统的建模和仿真。Simulink是MATLAB的重要组成部分它提供方便的图形用户界面,将所需模块拖到模型中,再将各模块适当的连接起来,就能构成动态系统模型,并可以对各个模块在参数对话框中进行水泵参数设置,无需编写烦琐的赋值程序。模糊逻辑工具箱提供了一套完整的建立和测试模糊推理系统的功能函数。在此基础上,还提供给用户方便易懂的可视化图形用户界面,可以直观地设计模糊推理系统,能直接设置输入输出、隶属度函数、模糊推理规则。这种可视化的图形界面能够避免编辑烦琐的程序,让用户能够对模糊控制有更直观可靠的了解。MATLAB神经网络工具箱提供了许多进行神经网络设计和分析的工具函数这些函数的MATLAB实现,使得设计者对所选定网络进行计算的过程,转变为对函数的调用和参数的选择。这给用户带来了极大的方便,即使不了解算法的本质,也可以直接应用功能丰富的函数来实现自己的目的。有关这些工具函数的使用可以通过“help"命令得到。神经网络工具箱还提供了许多经典的算法,方便用户对模型进行仿真。

由于变频恒压供水系统具有滞后性、非线性等特点,因此,要想得到其精确的物理或数学模型比较困难,为了能得到供水系统控制的广一管道泵,只能采用近似等效的方法,将供水系统近视等效为一个数学模型。

若将供水系统变频器和电机负荷特性变化的影响考虑进来,则又需引入一个时间常数为Tz的一阶惯性环节。

对于参数T1,TZ,k,可以通过离线开环阶跃响应辨识的方法来确定。具体措施如下:在开环控制系统下,使模糊神经网络PID控制器输出一个阶跃信号,使负载电机以一定的转速运转,通过记录在调节过程中广一水泵出水口水压的变化来得到理想的传递函数参数。

本文供水系统模糊神经网络PID控制的仿真主要从对三种控制方式的仿真比较中得出结论,分别对常规PID控制、模糊PID控制、模糊神经网络PID控制进行仿真,通过比较其性能的优劣来得到最佳广一管道泵的控制方式。

在模糊控制的基础上有机地加入PID神经元网络就构成了模糊神经网络PID控制器。此系统的神经网络采用的是BP神经网络,MATLAB神经网络工具箱提供了大量的进行BP网络分析和设计的工具箱函数。广一水泵厂利用这些函数可构成BP神经网络,并对模糊控制规则形成的比例系数,积分系数微分系数kd三个参数进行自学习、自适应过程,从而优化系统输出。

通过对控制系统的仿真分析可知:在lOs时施加幅值为0.15的阶跃信号作用于各系统仿真图中。传统PID控制算法的超调量约为40%,超调相当大不利于系统稳定,上升时间为8s,也比较长;模糊PID控制算法的超调量约为20%,超调不太大而且只有一次超调未发生多次振荡,遗憾的是该控制算法的上升时间为22s,时间过长,当系统状态发生变化时不利于水泵再次恢复正常状态运行;模糊神经网络PID控制算法的超调量约为6.7%,超调控制的相当好,上升时间为3s,时间很短,这表明即使系统状态发生变化也能很快恢复正常。通过对比可见模糊PID控制算法虽然有利于抑制超调但是上升时间过长,而模糊神经网络PID控制算法不仅能够进一步减少超调并且可以控制上升时间到很小的程度。

广一水泵厂首先对PID控制、模糊控制和神经网络控制的基础理论进行了阐述,并在此基础上,将三者进行有机地结合,从而形成了新型的模糊神经网络PID控制器。此控制器综合了三者各自的优点,经过MATLAB仿真发现,其比传统PID控制器和模糊PID控制器的控制精度更高、鲁棒性更强,完全能够满足人们对供水系统可靠性的要求。

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