首先将PID控制原理和算法引入单个神经元，然后使用Matlab语言构建控制器。二阶大延迟系统中，基于单个神经元的PID控制具有响应速度慢的缺点，因此将Smith预测控制和单神经元PID控制结合使用对系统进行大的延迟仿真，我们看到响应在一定程度上得到了加速。度和鲁棒性。PID控制器具有算法简单，鲁棒性好，可靠性高的特点，因此被广泛应用于各种工业控制中[1]，特别是当被控制对象是线性且实用的场合。学在控制系统模型的情况下。是，在适当的工业生产过程中，没有时间不变的系统是完全线性的。常，它是随时间变化的非线性系统，很难建立数学模型。难定义参数。用通用的PID控制器控制系统很难达到理想的效果。响。此，本文着重于最基本的神经网络的PID控制和单个神经元的PID控制，并有助于BP神经网络的研究。有自学习和自适应功能的单神经智能单神经PID PID控制器不仅结构简单，而且适应环境变化，具有很高的鲁棒性。PID控制单个神经元结构的实质是用单个神经元的权重系数代替PID控制器的三个参数[2]。神经元PID自适应控制是单神经元和PID的组合。
个神经元具有自适应和自我学习的能力。PID控制使用增量PID控制算法。此，只能使用一个神经元来执行PID控制。原理结构图如图1所示。神经元PID控制器通过调节在线加权系数来调节PID的三个参数，以实现自动自适应和自组织功能。于加权因子必须与神经元的输入，恒温阀芯输出和输出偏差的相关功能有关，因此权重调整是根据Hebb监督的学习规则进行的。
：。ηP，ηI，ηD表示积分，比例和微分的学习率，K是神经元的比例系数，K>0。了调整各个权重系数，需要不同的学习率为积分I，比率P和微分D选择ηP，ηI，ηD。
可以通过增加ηI来提高响应速度，但同时过冲会增加。过冲增加时，可以通过增加ηP来减小过冲，但是响应速度会变慢，调整时间会增加，ηD的增加可能会进一步减小过冲，但是调整时间会延迟[3] 。K值的选择非常重要。K越大，速度越快，但是过冲越大，即使系统可能不稳定。是，当受控对象的延迟增加时，必须减小K的值以确保系统的稳定性。果K的值太小，系统的速度将变差。践表明，在大量实际应用中，在线学习修改PID参数主要与e（k）和Δe（k）有关。
此，单神经元自适应PID控制算法的加权系数的学习校正部分已更改，并且xi（k）已更改为e（k） Δe（k）[4] 。一些工业控制中，例如热工程和化学工程，由于能量或材料传输的延迟，许多受控对象具有纯滞后特性。如，对于蒸汽控制水温控制系统，蒸汽量的变化是一个过程量，它需要反映S的距离。
温改变需要滞后时间t。是，带有纯偏移量的受控对象的可控制性将大大降低，这将降低系统的稳定性。常，当一个过程的纯等待时间与主要时间常数的比率超过0.5时，该过程称为时滞过程。于常规的PID控制，为了维持系统的稳定性，必须削弱控制效果，以致在许多地方都无法获得令人满意的控制结果[5]。
实际工程中，采样时间为1 s，仿真时间为500 s。统的PID控制，Smith估计控制和单神经元PID控制（SNPID）用于通过Matlab语言模拟在Matlab中控制受控对象，同时保持控制器设置。过修改控制对象的参数并分析控制系统动态性能的变化，可以得出结论，传统的大偏移量PID控制系统难以满足系统要求，而控制预测性Smith和SNPID控件可以控制系统，并且Smith的响应速度比SNPID控件快，但是当受控对象的参数发生变化或系统添加了干扰时，超出Smith估计控件很重要，稳定性不如SNPID控制系统，Smith预测控制需要模型m受控对象的精确无规化，对模型更改非常敏感，这限制了它在实际行业中的应用。
此，当受控对象的偏移较大时，恒温阀芯可以选择Smith控件或SNPID控件。果在控制过程中受监视对象的时间变化较慢，则可以首先选择SNPID控件。于Smith与PID相结合的控制思想，提出了一种SNPID控制与Smith相结合的控制方法。
于史密斯的预测PID控制思想，将单神经元PID控制和史密斯的预测控制相结合，解决了大偏移量系统的响应速度和鲁棒性问题。真结果如图2所示。t = 300 s时，图3所示为受控对象的输出在0.1处的响应曲线。4，时间常数为8，响应曲线如图4所示。析图2至图4并与Smith和SNPID进行比较，以得到不同参数的比较表，如图4所示。1.根据仿真结果，已知与单个神经元和预测控制Smith结合使用的PID控制器比两种控制方法的单独控制具有更好的控制效果（稳定时间短）在不超过指数的假设下。改后，该控制算法将体现出单神经元PID控制的优势，具有强大的抗干扰能力和快速的Smith响应速度。此，对于实时大型工程补偿系统（例如炉温控制，通常为二阶惯性链接加延迟链接），该算法将Smith预测控制和PID控制结合在单个神经元可以达到良好的控制效果。
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