1 引言
　　本文設(shè)計了以串級調(diào)節(jié)為基礎(chǔ)，對汽溫對象進行系統(tǒng)辨識，利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行建模，并加入中間點溫度作為前饋信號的控制方案，并利用單純形法對PID參數(shù)尋優(yōu)，用以檢驗智能算法在控制系統(tǒng)中應用的有效性。直流爐中間點溫度是一個非常重要的參數(shù)，是燃水比是否恰當?shù)囊罁?jù)。由于兩級噴水減溫的控制基本相同，因此本文只以一級噴水減溫為例來說明所設(shè)計的系統(tǒng)。
2 神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器的Matlab數(shù)字仿真
　　2.1 系統(tǒng)辯識
　　在訓練參數(shù)給定的情況下，改變神經(jīng)網(wǎng)絡隱層個數(shù)以及各層神經(jīng)元個數(shù)，經(jīng)訓練均可得到不同的網(wǎng)絡，但其擬合訓練數(shù)據(jù)的能力不同。依據(jù)各網(wǎng)絡的擬合性能指標，選取擬合效果最佳的具有兩個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡，來代替實際的廣義被控對象。該網(wǎng)絡的兩隱層激活函數(shù)均采用Sigmoid型（S型）函數(shù)，輸出層采用purelin線性激活函數(shù)，各層的神經(jīng)元個數(shù)分別為[3,3,10,1]。這樣所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡具有最好的控制效果。圖2-1-2給出了此網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)下基于trainbr訓練的誤差變化曲線。
　　訓練后期，SSE值基本保持不變，這說明該網(wǎng)絡已經(jīng)接近收斂了。
　　2.2 PID參數(shù)優(yōu)化
　　在由神經(jīng)網(wǎng)絡將對象的特性和模型辨識出來以后，我們用單純形法對PID參數(shù)進行優(yōu)化，目標函數(shù)采用改進后的綜合目標函數(shù)，得到的結(jié)果如圖2-2-1：（優(yōu)化效果較好）

圖2-1-2 基于trainbr訓練的誤差變化曲線

圖2-2-1 單純形法優(yōu)化結(jié)果
　　2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡與經(jīng)典PID控制的對比
　　將該神經(jīng)網(wǎng)絡控制器與經(jīng)典的PID控制器作比較，用MATLAB對其進行仿真，仿真曲線如圖2-3-1，2-3-2，2-3-3所示。圖2-3-1，2-3-2，2-3-3中，曲線1為內(nèi)、外回路的控制器均采用PID控制器的仿真曲線;曲線 2 為內(nèi)回路控制器采用神經(jīng)網(wǎng)絡控制器、外回路控制器采用PID控制器的仿真曲線。綜上所示，對于主汽溫系統(tǒng)，采用神經(jīng)網(wǎng)絡辨識的自整定PID控制器的串級控制，其超調(diào)量較小，過渡時間小，穩(wěn)態(tài)精度高，而對于系統(tǒng)參數(shù)變化具有較強的適應能力。

圖2-3-1 加階躍輸入（r=1）時的響應曲線

圖2-3-2 加階躍輸入（r=1）時的響應曲線

圖2-3-3 對象參數(shù)變化時的響應曲線
3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡辨識的PID溫度控制控制仿真實驗
　　3.1實物仿真實驗
　　通過仿真，可以得知神經(jīng)網(wǎng)絡 PID 控制器的性能要優(yōu)于常規(guī) PID 控制器，為了進一步驗證這一點，本文采用了實驗模擬這一方法來進行檢驗。在實驗中采用了由電阻爐加熱的水溫控制系統(tǒng)來進行了模擬，實驗系統(tǒng)如圖3-1所示。針對神經(jīng)網(wǎng)絡PID 控制器的控制效果以及抗擾動和魯棒性能，結(jié)合硬件和軟件的設(shè)計，實驗內(nèi)容著眼點集中在：（1）不同控制周期對于溫度控制的影響;（2）神經(jīng)網(wǎng)絡 PID 控制器的階躍響應;（3）神經(jīng)網(wǎng)絡 PID 控制器的抗擾動以及對被控對象的魯棒性;（4）PID控制參數(shù)的在線整定。

圖3-1 實驗系統(tǒng)設(shè)計圖
　　3.2 硬件設(shè)計
　　系統(tǒng)的主要硬件組成：
　　（1）電源部分利用變壓器將外界交流220V電壓變?yōu)?.5V，再利用整流橋?qū)⑵湔鳛橹绷?5V電壓，供給單片機及系統(tǒng)使用。
　　（2）主芯片部分采用AT89S51芯片，它是一個有4 kBFlash可編程、可擦除只讀存儲器（E2PROM）的低壓、高性能8位單片機。
　　（3）溫度檢測采用DS18B20傳感器，DS18B20僅有3個引腳，采用1-wire技術(shù)，測量溫度范圍為 -55°C～+125°C，精度最高可達12位（0.0625度）。從DS18B20的數(shù)據(jù)引腳輸出的是直接已經(jīng)轉(zhuǎn)化后的溫度數(shù)字信號，大大提高了系統(tǒng)的抗干擾性。
　　（4）鍵盤部分用三個按鍵實現(xiàn)操作，一個按鍵實現(xiàn)設(shè)定溫度與實際溫度的切換,另外兩個按鍵實現(xiàn)是定溫度時增加和減少設(shè)定值。上電后LED顯示當前溫度，按下切換鍵后即可進行溫度設(shè)定，再次按下切換鍵可返回到當前溫度顯示。
　　（5）顯示部分利用74HC164將一位輸入變?yōu)?位并行輸出并送到LED進行顯示.
　　（6）本系統(tǒng)利用MAX232芯片與上位機進行通信。
　　（7）輸出部分采用固態(tài)繼電器將單片機+5V輸出轉(zhuǎn)換位為20V交流輸出以控制電爐的通斷,從而達到控制水溫的目的。
　　3.3 軟件設(shè)計
　　這個實驗裝置以AT89S51為核心，AT89S51單片機模糊控制系統(tǒng)要完成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)顯示、溫度控制及串行通信等功能。整個溫度控制系統(tǒng)程序可劃分為以下幾個部分，主程序、中斷子程序、數(shù)據(jù)采集濾波放大子程序，A/D轉(zhuǎn)換子程序、顯示子程序、讀取鍵盤子程序，報警子程序，RS232通信模塊等等。系統(tǒng)程序的編制采用了模塊化的結(jié)構(gòu)，它們之間通過軟件接口連接。本系統(tǒng)的軟件采用C語言編寫，在WAVE6000版本的集成開發(fā)環(huán)境下進行編譯連接。由于神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)運算量巨大，所以我們將系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練和辨識以及PID參數(shù)尋優(yōu)部分放在上位機上，由MATLAB完成計算之后經(jīng)由MATLAB與C語言的接口將優(yōu)化后的數(shù)據(jù)發(fā)送到下位機，由下位機來完成執(zhí)行功能。
4 創(chuàng)新觀點
　　本文作者創(chuàng)新點：基于系統(tǒng)辨識及神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論及PID參數(shù)整定方法及遺傳算法的基本原理及基本操作，提出基于遺傳算法尋優(yōu)PID參數(shù)的構(gòu)想。在對神經(jīng)網(wǎng)絡辨識PID控制器在過熱蒸汽溫度控制上的仿真發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡辨識PID控制器能夠滿足溫度控制要求，具有相當好的魯棒性。利用電阻爐水溫控制實驗來模擬過熱蒸汽的控制，通過分析實驗數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡 PID 控制要優(yōu)于常規(guī) PID 控制器，可以達到響應快、超調(diào)小、抗擾動和魯棒性好的要求。
參考文獻：
　　[1] 何一文，陳鐵軍，苗小冬.基于單元模型的神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制及其應用.微計算機信息， 2006年第8-2期，P290-292
　　[2]陳大禧，朱鐵光，大型回轉(zhuǎn)機械診斷現(xiàn)場實用技術(shù)，北京：機械工業(yè)出版社，2002
　　[3]何立民.單片機應用技術(shù)選編（5）[M].北京：北京航空航天大學出版社，1997
　　[4]周立功.ARM嵌入式系統(tǒng)基礎(chǔ)教程[M].北京：北京航空航天大學出版社，2005
　　[5]周立功.ARM嵌入式Linux系統(tǒng)構(gòu)建與驅(qū)動開發(fā)范例[M].北京：北京航空航天大學出版社，2006