摘? 要: 基于單輸入單輸出的具有自學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊SN9701開發(fā)出了多變量系統(tǒng)的解耦控制器,,計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明,用4塊SN9701可以完成雙輸入雙輸出系統(tǒng)的解耦控制,。介紹了該多變量系統(tǒng)解耦控制原理以及解耦控制系統(tǒng)中SN9701的訓(xùn)練。
關(guān)鍵詞: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? SN9701? 解耦控制? 計(jì)算機(jī)仿真
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為現(xiàn)代智能控制領(lǐng)域的一個(gè)分支,近年來在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,。例如,可用于預(yù)報(bào),、模式識(shí)別,、尋優(yōu)和改善控制環(huán)節(jié)等[1]。而大部分的研究集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件技術(shù)上,,主要是軟件設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)算法,。一些國(guó)家已研制出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)并行算法真正得以體現(xiàn),。SN9701是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件模塊[2],,其網(wǎng)絡(luò)模型是切比雪夫(Chebyshev)多項(xiàng)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它可以任意精度逼近任意非線性映射,,但它只是單輸入單輸出模塊,。本文介紹利用其快速的學(xué)習(xí)收斂速度,采用4塊SN9701開發(fā)雙輸入雙輸出系統(tǒng)的解耦控制器,,并給出計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果,。
1 SN9701功能簡(jiǎn)介
SN9701是單輸入單輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊,,其內(nèi)部主要由切比雪夫多項(xiàng)式形成電路、特征權(quán)值調(diào)整電路,、性能指標(biāo)判斷電路以及函數(shù)形成電路等組成,。其管腳排列如圖1所示。
SS:樣本學(xué)習(xí)輸入端,,對(duì)于樣本集{xi,,di},模擬量di由此端輸入,;
??? IN:樣本學(xué)習(xí)輸入端,,對(duì)于樣本集{xi,di},,模擬量xi由此端輸入,;對(duì)于已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入變量也由此端輸入,;
DIS:樣本訓(xùn)練結(jié)束標(biāo)志端,,低電平有效,發(fā)光二極管指示,;
GND:電源地,;
ε:性能指標(biāo)輸入端,ε為任意小的正模擬電壓,,可由兩個(gè)串聯(lián)電阻分壓獲得,;
ST:?jiǎn)?dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)輸入端,負(fù)脈沖有效,;
OUT:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出端,;
Vcc:電源正端,Vcc為10~30V電源,。
2 基于SN9701的多變量系統(tǒng)解耦控制器設(shè)計(jì)
2.1 多變量系統(tǒng)解耦控制原理
現(xiàn)考慮雙輸入雙輸出系統(tǒng):
其中G11(·),、G12(·)、G21(·),、G22(·)表示任意時(shí)域或頻域的線性或非線性傳遞關(guān)系,。解耦控制系統(tǒng)原理框圖如圖2所示,解耦器NND1和NND2對(duì)耦合系統(tǒng)進(jìn)行解耦,,控制器NNC1和NNC2對(duì)兩個(gè)單輸入單輸出系統(tǒng)進(jìn)行控制,。
圖中r1、r2是設(shè)定值y1,、y2為解耦控制系統(tǒng)輸出,,u1、u2為施加于對(duì)象的控制量,,v1,、v2為單輸入單輸出系統(tǒng)控制器輸出,。解耦控制系統(tǒng)應(yīng)滿足下式,,以實(shí)現(xiàn)解耦功能和控制功能,。
解耦功能和控制功能可用4塊SN9701經(jīng)過訓(xùn)練完成。由上面式子可知,,4塊SN9701訓(xùn)練的目的就是分別逼近(3.1),、(3.2)式的函數(shù)關(guān)系以及(4.1)、(4.2)式的逆函數(shù)關(guān)系,。
2.2 解耦控制系統(tǒng)中SN9701的訓(xùn)練
SN9701實(shí)現(xiàn)兩輸入兩輸出系統(tǒng)的解耦控制步驟如下:
(1)根據(jù)(3.1)式和(3.2)式分別產(chǎn)生足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)樣本,,并分別訓(xùn)練兩個(gè)SN9701模塊,以逼近(3.1)式和(3.2)式,,實(shí)現(xiàn)解耦器的設(shè)計(jì),;
(2)將訓(xùn)練好的NND1串入(4.1)式或者直接根據(jù)產(chǎn)生足夠的訓(xùn)練樣本,以訓(xùn)練SN9701控制NNC1,。不過此時(shí)應(yīng)將(4.1)式的輸出作為SN9701的輸入,,將(4.1)式的輸入作為SN9701的訓(xùn)練目標(biāo)。
(3)將訓(xùn)練好的NND2串入(4.2)式或者直接根據(jù)產(chǎn)生足夠的訓(xùn)練樣本,,以訓(xùn)練SN9701控制NNC2,。
3 仿真例子
考慮如下強(qiáng)耦合系統(tǒng):
根據(jù)第3節(jié)中的方法步驟訓(xùn)練SN9701,得到解耦器和控制器NND1,、NND2,、NNC1、NNC2,。對(duì)單位階躍響應(yīng)的仿真試驗(yàn)結(jié)果如圖3所示,。從仿真結(jié)果可見,用4個(gè)訓(xùn)練好的SN9701實(shí)現(xiàn)兩輸入兩輸出系統(tǒng)的解耦控制,,效果令人滿意,。
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參考文獻(xiàn)
1 袁曾任.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用.北京:清華大學(xué)出版社,1999
2 曾哲昭,,鄒阿金.Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊SN9701及其應(yīng)用.國(guó)外電子元器件,,1998(11):9~10
3 何克忠,李 偉.計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng).北京:清華大學(xué)出版社,,1998