電氣工程及其自動化中智能化技術的運用

摘 要：為研究智能化技術在電氣工程及其自動化中的運用，并優(yōu)化電氣工程及其自動化領域的控制精度和動態(tài)響應性能，本文立足于智能化技術在電氣工程及其自動化控制領域的特點，提出了一種以RBF神經網絡為基礎的模糊PID控制器。并通過MATLAB平臺進行仿真試驗證明。與傳統(tǒng)的PID控制算法相比，該控制器具備更優(yōu)秀的動態(tài)響應性能和控制精度，大幅降低了超調量，縮短了設定時間，并實現(xiàn)了控制參數(shù)在線自調整，為后續(xù)相關技術的發(fā)展奠定了堅實的理論與試驗基礎，并為智能化電氣控制系統(tǒng)設計指明了新的方向。

關鍵詞：電氣工程；自動化；智能化技術

中圖分類號：TM 76" " 文獻標志碼：A

在電氣工程與自動化控制領域，由于智能化技術具有卓越的數(shù)據解析和整合能力，因此得到廣泛應用。此類技術不僅使系統(tǒng)操作實現(xiàn)了自動化和便捷化，還具備高效的數(shù)據處理能力。在控制系統(tǒng)的設計與執(zhí)行過程中，智能技術力求提升系統(tǒng)的適應性和精確度。為應對此挑戰(zhàn)，眾多研究者進行了深入研究。例如，劉甫等[1]在剖析傳統(tǒng)比例-積分-微分（PID）控制算法局限性的基礎上，針對無刷直流電動機控制問題，提出了一種具備模糊自適應功能的PID調節(jié)器。該調節(jié)器能根據操作條件的變化調整控制參數(shù)，從而提升無刷直流電動機的控制效能。此外，王立紅[2]提出了神經網絡模糊PID控制算法的架構，巧妙地將神經網絡的強大學習能力與PID控制相結合，進行更精確的自動化控制參數(shù)調整，降低系統(tǒng)誤差，從而提高系統(tǒng)控制精度。在此基礎上，本文提出了一種徑向基函數(shù)（RBF）神經網絡模糊PID控制器，旨在提升電氣工程自動化控制精度，通過精細調整控制策略應對復雜、多變的操作環(huán)境。

1 基本方法

1.1 PID控制原理

PID控制器是一種常見的線性反饋控制系統(tǒng)，其目的是調節(jié)輸入信號以使參考信號rin（t）和系統(tǒng)輸出信號yon（t） 間的控制偏差e（t）最小化，如公式（1）所示。

e（t）=rin（t）-yon（t） " （1）

PID控制策略運用比例（P）、積分（I）和微分（D）這3種控制作用疊加形成調節(jié)信號，對控制對象進行調節(jié)。比例增益（Kp）可實時調整系統(tǒng)偏差信號，減少偏差幅度。積分增益（Ki）能消除穩(wěn)態(tài)工作條件下的殘余誤差，提高穩(wěn)態(tài)精度。低Ki值可促進系統(tǒng)快速消除靜態(tài)誤差，但是過低可能會引發(fā)積分飽和現(xiàn)象。微分增益（Kd）可分析偏差信號變化趨勢，預測未來走向，以提前介入系統(tǒng)調節(jié)，提高動態(tài)響應能力，縮短達到平衡點所需時間。

1.2 RBF神經網絡

徑向基函數(shù)（Radial Basis Function，RBF）神經網絡具有結構簡單且出色的逼近能力，在控制理論和實踐領域中具有廣泛運用。構建該網絡時，為了在保證網絡控制能力和運算效率間找到合適的折中方案，本文將一個3層的網絡拓撲結構作為控制算法的核心。該3層結構包括輸入層、隱含層以及輸出層，如圖1所示。

在圖2中，輸入層由一組含有n個元素的輸入向量X={X1，X2，...，Xn}構成，它們代表神經網絡的輸入數(shù)據。隱含層包括一組高斯函數(shù)H={h1，h2，...，hn}，這些函數(shù)是激活函數(shù)，用于將輸入向量映射到隱含層的空間。每個高斯函數(shù)與網絡中的一個隱藏節(jié)點相對應。權值向量W={w1，w2，...，wn}包括從隱含層到輸出層的連接權重，其中Wij代表連接第i個隱藏節(jié)點和第j個輸出節(jié)點的權重。最終，輸出層由這些加權求和后的輸出值構成。

2 模糊神經網絡PID控制器設計

現(xiàn)有研究表明，集成模糊PID調節(jié)技術與徑向基函數(shù)（RBF）神經網絡的控制策略越來越受重視。模糊PID控制器適應性強，但是優(yōu)化動態(tài)響應有局限。RBF神經網絡以自適應學習和近似復雜動態(tài)著稱，可補充模糊PID的調節(jié)精度不足。本文提出基于RBF增強的模糊PID控制器，利用RBF自學習特性實時微調控制系統(tǒng)，以提高其性能。控制邏輯流程如圖2所示。實施時，神經網絡根據性能要求動態(tài)調整參數(shù)。同時，方法涉及即時處理驅動電動機速度和電流數(shù)據，以保證系統(tǒng)精確、高效并穩(wěn)定運作。

根據圖1和圖2可知，RBF神經網絡的結構化控制流程為輸入層標準化模糊PID控制器輸出，輸送至隱含層并進行高斯核函數(shù)非線性轉換和離散化處理，最終將非線性轉換后的數(shù)據送至輸出層進行加權和計算，進而輸出控制參數(shù)。1） 在隱含層中，高斯函數(shù)如公式（2）所示。2） 在輸出層，線性求和如公式（3）所示。3） PID變化量整定。

將RBF神經網絡處理后計算出的參數(shù)變量直接傳輸至速度比例-積分-微分（PID）調節(jié)單元。在該調節(jié)環(huán)節(jié)中，根據神經網絡處理得到的參數(shù)變量來設定控制器的輸出參數(shù)，即?kp、?ki和?kd。這些參數(shù)用于精確調節(jié)速度控制量，提升控制系統(tǒng)精度和響應性。為優(yōu)化參數(shù)調整，本系統(tǒng)采用梯度下降法在線整定PID控制器參數(shù)。該方法可計算誤差梯度并逐步調整參數(shù)，使誤差最小化，更準確、高效地控制輸出。整定過程如公式（4）所示。將計算得出的控制參數(shù)變量會與前一時刻的控制參數(shù)相結合，即將當前計算的參數(shù)與上一個時刻的參數(shù)相加得出最終調節(jié)結果。該最終結果將被反饋到系統(tǒng)中，用于調整控制變量，以更精確地進行變量控制，如公式（5）所示。

（2）

式中：C=[c1，c2，...，cn]為中心向量；b=[b1，b2，...，bn]為基款項量。

ym=ω1h1+ω2h2+...ωmhm （3）

式中：ω為網絡權值。

（4）

式中：η為學習速率；等同于。

（5）

3 試驗仿真

3.1 電機和控制系統(tǒng)仿真

本文利用MATLAB軟件構建電機及其控制系統(tǒng)的仿真環(huán)境，旨在分析模糊神經網絡PID控制器與傳統(tǒng)PID控制器在控制性能上的差異。為了評估仿真中電機系統(tǒng)的動態(tài)響應特性，本文進行空載條件下的模擬駕駛試驗。該試驗采用的電動機模型參數(shù)設置如下：定子繞組電感為2.2 mH，電阻為0.324 Ω，電機具有2組對極，并且轉動慣量為0.35 kg·m2。將模擬電機系統(tǒng)被施加200 V的電壓，并在70 ms的持續(xù)時間內進行仿真。仿真結果如圖3所示。

基于圖3的仿真結果，電機繞組在無負載起動過程中的峰值電流為185 A，符合標準。正常操作下，繞組反電動勢波形寬度約為125°，符合規(guī)范。這些數(shù)據表明本文構建的電機及其控制系統(tǒng)仿真模型具有高代表性，能提供穩(wěn)定、可信的仿真信息。因此，該模型為控制策略開發(fā)和效能比較提供了有效仿真基礎。

3.2 模糊神經網絡PID算法仿真

設被控對象如公式（6）所示。

（6）

輸入信號如公式（7）所示。

rin（t）=0.5sgn（sin（2πt）） " "（7）

使用RBF神經網絡進行系統(tǒng)辨識時，RBF神經網絡的結構為3層，即輸入層、隱含層和輸出層。該網絡結構為3-6-1，表明輸入層具有3個神經元，隱含層具有6個神經元，輸出層有1個神經元。該RBF網絡的3個輸入變量為u（t）、yout（t）和yout（t-1），輸出為RBF網絡辨識，其結果如圖4所示。

MATLAB仿真曲線分析表明，當RBF神經網絡與模糊邏輯被整合應用于PID控制策略中時，與傳統(tǒng)的PID控制方法相比，本文提出的控制策略具有明顯優(yōu)勢，即控制過程中的超調更小，系統(tǒng)的響應時間顯著減少。此外，該策略還實現(xiàn)了PID控制器中比例（P）、積分（I）和微分（D）這3個關鍵參數(shù)在線實時自調整，進一步表明模糊RBF神經網絡控制器在處理復雜的自動化控制問題過程中具有優(yōu)良的性能表現(xiàn)。

4 結語

智能化技術的應用提高了電氣自動化控制的精確性和穩(wěn)定性。本文提出的基于RBF神經網絡的模糊PID控制器運用了先進的智能算法，滿足了電氣工程中精確控制的需求。試驗仿真結果驗證了模糊神經網絡PID控制方法在處理復雜系統(tǒng)的調節(jié)速度與準確性方面比傳統(tǒng)PID控制更具優(yōu)勢。因此，本文不僅擴展了智能化技術在自動化電氣工程領域的應用，還為今后相關技術的研究奠定了理論與試驗基礎。

參考文獻

[1]劉甫，曾國輝，黃勃，等.基于改進模糊控制的無刷直流電機控制系統(tǒng)[J].制造業(yè)自動化，2021，43（10）：64-67，118.

[2]王立紅.直流調速系統(tǒng)神經模糊自適應控制器設計[J].機電工程技術，2021，50（4）：190-191，253.