单神经元 PID 解耦控制是一种将单神经元自适应控制与解耦控制相结合的方法,适用于多输入多输出(MIMO)系统。其核心是利用单神经元的自适应能力实现 PID 参数在线调整,同时通过解耦策略减少变量之间的相互影响,提高控制性能。
4.1 单神经元类
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
class SingleNeuronPID {
private:
double w1, w2, w3; // 权值
double eta; // 学习率
double prevError; // 前一时刻误差
double integral; // 积分项
public:
SingleNeuronPID(double initW1, double initW2, double initW3, double learningRate)
: w1(initW1), w2(initW2), w3(initW3), eta(learningRate), prevError(0.0), integral(0.0) {}
double compute(double error, double dt) {
// 更新积分和微分
integral += error * dt;
double derivative = (error - prevError) / dt;
// 计算输出
double output = w1 * error + w2 * integral + w3 * derivative;
// 权值调整
w1 -= eta * error * error; // 比例项权值调整
w2 -= eta * error * integral; // 积分项权值调整
w3 -= eta * error * derivative; // 微分项权值调整
prevError = error;
return output;
}
};
4.2 多变量解耦控制
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
class Decoupler {
private:
MatrixXd G; // 系统传递函数矩阵
public:
Decoupler(const MatrixXd& G_matrix) : G(G_matrix) {}
MatrixXd decouple(const MatrixXd& error) {
return G.inverse() * error; // 解耦
}
};
4.3 主程序
int main() {
// 定义传递函数矩阵
MatrixXd G(2, 2);
G << 2.0, 0.5,
0.3, 1.0;
// 解耦器初始化
Decoupler decoupler(G);
// 定义单神经元 PID 控制器
vector<SingleNeuronPID> controllers = {
SingleNeuronPID(1.0, 0.1, 0.01, 0.01),
SingleNeuronPID(1.2, 0.1, 0.02, 0.01)
};
// 控制目标和初始值
VectorXd setpoints(2);
setpoints << 1.0, 0.5;
VectorXd outputs(2);
outputs << 0.0, 0.0;
VectorXd inputs(2);
inputs << 0.0, 0.0;
double dt = 0.1; // 时间步长
for (int t = 0; t < 100; ++t) {
// 计算误差
VectorXd error = setpoints - outputs;
// 解耦误差
VectorXd decoupledError = decoupler.decouple(error);
// 单神经元 PID 控制
for (int i = 0; i < controllers.size(); ++i) {
inputs(i) = controllers[i].compute(decoupledError(i), dt);
}
// 更新输出(模拟系统行为)
outputs = G * inputs;
// 打印结果
cout << "Time: " << t * dt << ", Outputs: " << outputs.transpose() << endl;
}
return 0;
}
5. 应用场景
- 过程工业:多变量过程控制(如温度、流量、压力等);
- 机器人控制:机械臂多自由度控制;
- 能源系统:风力发电、核能系统的耦合控制;
- 航空航天:姿态控制、推进系统的多变量耦合控制。
6. 总结
- 优点:
- 单神经元 PID 控制具备在线调整能力,可自适应环境变化;
- 解耦器消除了变量间的交叉影响,提升了控制系统的性能。
- 难点:
- 系统解耦器的设计复杂,尤其对于非线性系统;
- 单神经元控制器的参数调整需要平衡自适应速度和稳定性。
这种方法结合了解耦与智能控制的优点,适合复杂动态系统的高精度控制需求。