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CMAC神经网络与PID复合控制在温度控制中的应用
本文旨在讨论CMAC神经网络和PID复合控制在温度控制中的应用，讨论如何利用现有的CMAC神经网络与PID复合控制技术，实现更高效的温度控制。
CMAC神经网络是一种被广泛应用在自动控制应用中的神经网络技术，其能够以比传统神经网络更快的速度和更低的误差较好地实现对控制参数的学习。
传统的PID控制方式无法较好地处理复杂的非线性系统，而CMAC神经网络可以快速准确的完成复杂的控制，并且可以根据运行条件的变化而调整参数，因此，CMAC神经网络在温度控制中受到了越来越多的应用。
在温度控制的应用中，CMAC与PID相结合的控制方法具有较高的效率。
在采用CMAC-PID复合控制时，PID算法先计算出系统当前温度误差以及温度变化率，然后通过CMAC网络调节PID系统的参数，实现对复杂非线性系统温度的精确控制；CMAC算法通过实时调节PID系统参数，使PID系统容易控制复杂非线性系统，最大限度提高效率。
因此，采用CMAC-PID复合控制的技术能够更好地实现温度的控制，提高控制效果。
最后，虽然CMAC神经网络与PID复合控制在温度控制中取得了良好的效果，不过这种技术还需要进一步的研究来提高精度、稳定性及功率的利用效率。
为了进一步提高CMAC-PID 复合控制的效率，我们可以对控制系统进行系统建模，提高控
制系统的性能，进行有效可靠的温度控制，从而达到更好的控制效果。
提升生产效率PID调试技术的应用提升生产效率——PID调试技术的应用随着科技的不断发展和工业生产的加速推进，提高生产效率成为了各个行业的重要目标。
在自动控制系统中，PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器被广泛应用于各种生产过程中，以实现生产过程的稳定和精确控制。
本文将介绍PID调试技术的应用，以期将其运用到实际生产中，进一步提升生产效率。
一、PID控制原理简介PID控制器是一种反馈控制器，其基本原理是通过对被控对象的测量值与给定值之间的误差进行计算，从而控制被控对象的输出值。
PID 控制器根据误差的大小和变化率，分别通过比例、积分和微分三个部分来调节输出信号，以使误差逐渐趋近于零，并保持系统的稳定性和精确性。
二、PID调试技术的应用1. 系统建模与参数调整：在实际应用中，首先需要对被控对象进行建模，确定其数学模型和系统参数。
通过观察实际生产过程中的输出响应，利用PID调试技术对系统参数进行优化和调整，以提高系统的稳定性和响应速度。
2. 调节器参数的选择：PID控制器中的比例系数、积分时间和微分时间是影响系统控制性能的关键参数。
在实际应用中，根据不同的生产过程和要求，需要选择合适的参数值。
PID调试技术提供了一种方法来选择恰当的参数值，以使系统达到最佳控制效果。
3. 系统响应和控制效果的评估：通过对实际生产过程中的响应曲线和系统性能指标进行分析和评估，可以判断PID控制器的调试效果。
PID调试技术可以辅助工程师对系统的响应特性进行定量分析，以便更好地优化和改进生产过程。
三、PID调试技术的优势1. 简单易用：PID调试技术采用基本的数学原理和计算方法，易于理解和掌握。
工程师可以通过对PID算法的调试和优化，较快地掌握该技术，并在实际生产中实现快速应用。
2. 适应性强：PID调试技术适用于各种被控对象和生产过程。
无论是线性还是非线性系统，无论是单输入单输出还是多输入多输出系统，PID控制器都能够提供良好的控制效果。
CMAC（神经网络）与PID混合控制器的设计1、CMAC概述小脑模型神经网络（CMAC—Cerebellar Model Articulation Controller）是一种表达复杂非线性函数的表格查询性自适应神经网络，该网络可通过学习算法改变表格的内容，具有信息分类存储能力。
CMAC把系统的输入状态作为一个指针，把相关信息分布式的存入一组存储单元。
它本质上是一种用于映射复杂非线性函数的查表技术。
具体作法是将输入空间分为许多分块，每个分块指定一个实际的存储器的位置；每个分块学习到的信息分布地存储到相邻分块的位置上；存储单元通常比所考虑问题的最大可能输入空间的分块数少的多，故实际的是多对一的映射。
CMAC已被公认为是一类联想记忆神经网络的重要组成部分，它能够学习任意多维非线性映射。
CMAC算法可有效地用于非线性函数逼近、动态建模、控制系统设计等。
CMAC较其他神经网络的优越性体现在：(1)它是基于局部学习的神经网络，它把信息存储在局部结构上，使每次修正的权值很少，在保证函数非线性逼近的前提下，学习速度快，适合于实时控制；(2)具有一定的泛化能力，即所谓相近输入产生行进输出，不同输入给出不同输出；(3) 连续（模拟）输入、输出能力；(4) 寻址编程方式，在利用串行计算机仿真，它可使回响速度更快；(5)作为非线性逼近器，它对学习数据出现的次序不敏感。
由于CMAC所具有的上述优越性能，使它比一般的神经网络具有更好的非线性逼近能力，更适合于复杂环境下的非线性实时控制。
CMAC的基本思想在于：在输入空间给出一个状态，从储存单元中找到对应于该状态的地址，将这些存储单元的内容求和得到CMAC的输出；将此响应值与期望输出值进行比较，并根据学习算法修改这些已激活的存储单元的内容。
图1 CMAC结构图CMAC的设计方法分为以下三步：（1）量化（概念映射）在输入层对N维输入空间进行划分，每一个输入都降落到N维网络基的一个超立方体单元内。
基于CMAC神经网络的PID参数自整定方法的研究0 引言控制器的参数整定是通过对PID控制器参数（KP,KI,KD）的调整，使得系统的过渡过程达到满意的质量指标要求。
PID参数的整定一般需要经验丰富的工程技术人员来完成，既耗时又耗力，加之实际系统千差万别，又有滞后非线性等因素，使PID参数的整定有一定的难度，致使许多PID控制器没能整定的很好;这样的系统自然无法工作在令人满意的状态，为此人们提出了自整定PID 控制器。
将过程动态性能的确定和PID控制器参数的计算方法结合起来就可实现PID控制器的自整定[1,2]。
笔者设计出一种基于CMAC小脑模型神经网络的PID参数自整定的控制系统，从而实现PID参数的快速整定，并且使得PID的参数整定达到一定的精度。
1 CMAC神经网络CMAC（Cerebellar model articulation controller）是J. S. Albus在1975年提出的一种模拟小脑功能的神经网络模型。
CMAC是一种联想网络，对每一输出只有小部分神经元（由输入决定）与之相关，它的联想具有局部泛化能力，即相似的输入将产生相似的输出，而远离的输入产生几乎独立的输出。
CMAC与感知器比较相似，虽然从每个神经元看其关系是一种线性关系，但从结果总体看，它适合一种非线性的映射，因而可以把CMAC看作一个用于表达非线性映射（函数）的表格系统[3]。
由于它的自适应调节（学习）是在线性映射部分，所以其学习算法是简单的算法，收敛速度比BP快得多，且不存在局部极小问题[4]。
CMAC神经网络结构如图1所示。
图1 CMAC结构2 系统原理系统的工作原理为：当闭环控制系统受到扰动时，对系统误差的时间特性进行模式识别，首先得出系统误差曲线的峰值及时间，如图2所示。
图2 给定值阶跃变化时的误差e（t）曲线再根据以下公式得出该过程响应曲线的多个特征参数ei（i=1,2,3）分别为：超调量σ，阻尼比ζ和衰减振荡周期T。
