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2022年01月22日

一种用于实时过程的神经网络在线自学习逆控制算法

一种用于实时过程的神经网络在线自学习逆控制算法 2011年12月09日 来源: 1 引言近年来,人工神经网络 (简称神经网络或NN) 越来越多地应用于工业自动化控制领域。由于神经网络能够充分逼近任意复杂的非线性关系和能够学习与适应严重不确定性系统的动态特性,因此,采用基于NN人工智能控制方法,引入自学习、自适应功能而构成的实时系统,在处理那些实时性要求高且难于用模型或规则描述、随机性事件多、非线性严重、存在多个不同类型输入和输出的实时过程方面,显示了极大的优越性。众所周知,由于神经网络的学习需要耗费较长的时间,其实时应用策略仍是控制领域研究的热点。通常,神经网络在过程控制中用作控制器模仿器或过程模仿器,构成基于神经网络的控制系统。 目前,这种控制系统常采用软件方法实现。然而,神经网络的学习过程是一个慢过程,而作为一个实时系统,其主要目标是保证系统响应的及时性,必须同时满足逻辑正确性和时间约束两个条件。因此,对于快速有时甚至是慢速的实时过程,特别是对于有强实时任务(即要求该任务在时限内完成,否则其结果将失去可用性的任务)的过程,神经网络的学习慢速性是NN实时控制算法实现的难点。一般采用NN离线学习与在线控制相结合的方法。在线学习与控制的方法大多局限于在一个控制周期内串行完成的算法。本文在NN软件实现上结合中断处理技术,使网络的学习与控制分离和并行嵌套,提出一种用于实时过程的神经网络在线自学习逆控制算法,用以处理难于建立对象模型 (包括快速和强实时) 的过程。2 基于NN的实时过程控制原理实时过程控制系统是指该系统实时地从外界获得被控系统的当前状态,进行预定的处理,并根据处理结果对外界被控系统进行及时控制,使其处于要求的状态下。实时过程控制系统的模型是一个反馈环结构。如图 1 所示。2.1 系统NN基本结构采用具有非线性特性函数的神经元及多层非循环连接模式的神经网络(NN)和反向传播(B-P)学习算法。根据一般实时过程的特点,设神经网络输入层共取n个神经元,分别代表输入端x1,x2,···xi···xn。完成将外部各工艺参数输入神经网络的功能;中间层取1∽2 层共设2n+m个神经元,代表神经网络的感知层;输出层取m 个神经元,代表过程的输出参数y1,y2,···yj,···ym。从外部特性看,网络相当于一个n输入m输出的多变量传递函数。而其内部特性却充分反应了对象的动力学特性。系统NN基本结构如图 2 所示。其中:(a)网络连接模型, (b)神经元模型。在图2所示的神经网络中,某一个神经元的结构如图2(b)所示。其中Xi为输入信息,Wi为权值,θi 为阈值,F是表示神经元活动的特性函数,F刻划了神经元输入信号与输出信息之间对应的关系 。 2.2 网络权值学习算法神经元特性函数取S型函数,即:F(X)= 1/(1+e-x) (2-1) 网络采用的B-P算法是前向计算输出与反向传播误差相结合的进行权值调整的过程。设网络中第i层某个神经元与后一层第j层的连接权值为W[ij],输入为X[j] ,输出为X[i]'。由图3可得:Xi '=F(Xi )=1/(1+e-Xi+θi) (2-2)Xi =∑Wij ·Xj (2-3)误差反传采用改进的Delta权值调整公式[4] :Wij(n+1)=Wij(n)+ΔWij(n+1) (2-4)ΔWij(n+1)=η·δj·X'i+α(ΔWij(n)) (2-5)式中:η为学习率(取η=0.1~0.9);α为动量系数(取α=0.1~0.8);δj为神经元输出误差。采用基于系统误差梯度的方法调整权值 [4] ,即:当 j 为输出层时: δj=-( Xi '-Xj)·X'j·(1-X'j) (2-6)当j为中间层时:δj=(∑δk·Wjk)·X'j·(1-X'j) (2-7)2.3 NN在线学习控制结构系统以过程输出量Y为控制对象,以Y=Ysr(给定常数)为控制目标,以 U过程控制量,以事先离线进行过权值初始化训练、并且在生产过程中不断进行在线学习的神经网络系统辩识模型NN为控制模型,并由此辩识模型计算某一时刻所需控制量U值。构成基于神经网络的实时控制系统,实现对Yr的自动跟踪。系统控制原理框图如图3所示。图3中,P为实时过程的实际模型;BP为输出误差向网络内部连接权值反传调整权值的算法。S为网络权值传送软件开关。2.4 过程模型在线自学习系统首先采用离线训练的方式形成网络的连接权值矩阵初始值,包括建立各种不同神经网络模型结构参数,以提高在线学习速度。系统投入实时控制后,程序在一定条件下启动NN自学习功能,将实时采集的工艺参数通过特定处理后,作为训练样本输入网络,进行连接权值的调整。由于NN模型不需要知道对象的任何先验知识,在限定NN拓扑下,其连接权值不仅规定了模型的参数,同时也规定了模型的结构性质,因此,用这种方式训

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