基于神经网络与遗传算法的自动化控制系统设计与实现

基于人工智能的自动化控制系统设计随着科技的不断发展和人工智能技术的不断普及，自动化控制系统的发展已经逐渐步入了一个新的阶段。

人工智能技术的应用不仅提升了控制系统的智能化水平，更是为自动化控制系统的设计带来了更为广泛的思考。

本文将探讨基于人工智能的自动化控制系统的设计，分别从系统架构设计、控制器智能算法设计和性能评估等方面进行论述。

一、系统架构设计基于人工智能的自动化控制系统需要具有智能化、自适应等特性。

为了实现系统目标，需要设计一个合适的系统架构。

(1) 分层控制架构基于人工智能的自动化控制系统往往采用分层控制架构，将智能控制和传统控制分开来。

分层控制架构通常由3个层次组成：最上层的操作层，中间层的智能控制层和最低层的执行层。

- 操作层：用于人机界面的交互，负责将操作者的指示传达到下一层。

- 智能控制层：负责各种自适应、识别、预测、优化、控制等智能算法的设计和实现。

- 执行层：根据智能控制层的指令，对系统进行控制。

通过分层控制架构，可以将各个控制环节变得简单可行，降低了问题复杂度，提高了系统设计的效率和可靠性。

(2) 先进的通信协议在系统架构设计中，通信技术是一个不可忽视的重要环节。

采用先进的通信协议可以达到高效、可靠和安全的信息交换。

例如，采用TCP/IP协议进行通讯，可以实现数据传输的可靠性和连接的稳定性，数据传输的速度也能够满足高速传输的需求。

二、控制器智能算法设计人工智能技术的广泛应用为自动化控制系统的控制器智能算法设计提供了更为广泛的思考。

(1) 模糊控制算法模糊控制算法是一种基于经验规则的控制策略，它对于系统的物理特性不需要精确地了解，而是利用模糊逻辑进行推理和决策。

模糊控制算法可以自适应地保持系统在最优工作方式下运行，使得系统适应性强，控制鲁棒性好。

(2) 神经网络控制算法神经网络控制算法是一种基于神经网络理论与控制理论相结合的建模与控制方法，通过神经网络对系统进行学习和预测，进而实现自适应控制。

遗传算法优化智能控制系统设计智能控制系统利用先进的技术和算法，通过对环境的观测和分析，运用自主决策和自适应的方法，实现对目标系统的智能控制。

遗传算法作为一种模拟生物进化过程的优化算法，广泛应用于智能控制系统设计中，能够有效提高系统的性能和稳定性。

在设计智能控制系统时，遗传算法可以用于优化系统的参数和结构，并通过进化的过程找到最优解。

遗传算法模拟了生物进化的过程，包括选择、交叉和变异操作。

通过这些操作，可以生成多个可能的解，并通过评估函数对其进行评估和比较，然后选择适应度高的解进行下一代的繁衍。

如此迭代进行，最终可以找到最优解。

在智能控制系统设计中，遗传算法的应用有以下几个方面：1. 参数优化：智能控制系统中的参数对系统的性能至关重要。

传统的优化方法往往需要大量的计算和实验，而且不一定能够找到全局最优解。

而遗传算法可以通过多次迭代，优化系统的参数，不仅能够找到全局最优解，还能够充分考虑各个参数之间的相互影响，从而提高系统的性能。

2. 结构优化：智能控制系统的结构对系统的控制效果有重要影响。

传统的结构设计方法往往是基于经验和直觉，难以找到最优的结构。

而遗传算法可以通过优化系统的结构，探索不同的拓扑结构，以找到最佳的控制结构。

通过遗传算法的搜索过程，可以找到最佳的控制结构，并根据系统的实际需求进行适应性调整。

3. 多目标优化：智能控制系统设计往往需要考虑多个目标，如性能、稳定性、能耗等。

而传统的优化方法难以解决多目标优化问题。

遗传算法作为一种多目标优化方法，可以通过适应度函数的设定，同时优化多个目标，从而得到一组全局最优解，供决策者选择最合适的解决方案。

4. 自适应控制：智能控制系统需要具备自适应性，以适应环境的变化和目标系统的动态性。

遗传算法可以通过不断更新和迭代的过程，使智能控制系统具备自学习、自适应和自优化的能力。

通过遗传算法的不断进化，智能控制系统能够根据实时环境和目标系统的状态，实现自主决策和动态调整。

第36卷　第1期吉林大学学报(工学版)　Vol .36　No .12006年1月Journal of J ilin University (Engineering and Technol ogy Editi on )　Jan .2006文章编号:1671-5497(2006)01-0082-005收稿日期:2005206207.基金项目:吉林省科技发展计划项目(20040532).作者简介:李英(1978-),男,博士研究生.研究方向:可重构机械臂控制.E 2mail:liyings mart2004@yahoo 通讯联系人:李元春(1962-),男,教授,博士生导师.研究方向:复杂系统的建模与优化,机器人控制.E 2mail:liyc@e mail .jlu .edu .cn基于神经网络和遗传算法的采油控制系统李　英,李元春(吉林大学通信工程学院,长春130022)摘　要:为了解决部分抽油机“长期相对轻载”和“空抽”的问题,采用抽油机间歇采油控制方法对采油控制系统进行了设计。

利用非线性规范化方法的非线性同伦BP 神经网络对采油模型进行辨识,采用遗传算法优化停机时间。

该控制系统在油田中的实验结果表明,在保证了采油量的前提下,节电率达30%以上,实现了抽油机采油的智能控制。

关键词:自动控制技术;非线性同伦;神经网络;遗传算法;采油控制系统中图分类号:TP273 文献标识码:AO il Pu m p i n g Con trol System Ba sed on Neura l Networkand Geneti c A lgor ithmL i Ying,L i Yuan 2chun(College of Co mm unication Engineering,J ilin U niversity,Changchun 130022,China )Abstract:I n order t o s olve the p r oble m s of l ong 2ter m light 2l oad and idle pump ing that many oil wells faced,a contr ol syste m t o operate the oil pump inter m ittently was devel oped .It is based on nonlinear homot op ic BPneural net w ork with nonlinear nor malizati on method t o identify the oil pump ing model,and the genetic algorith m t o op ti m ize the downti m e .The s pot test of the contr ol syste m showed that up t o 30%of the energy -saving rate was achieved under the guaranteed oil out put and the intelligent contr ol of the oil pu mp ing was realized .Key words:aut omatic contr ol technol ogy;nonlinear homot opy;neural net w ork;genetic algorithm;oil pu mp ing contr ol syste m0　引　言近年来,对油田抽油机智能控制的研究已经成为热点。

（ 北京林业大学 ，北京 １ ０ ８ ） ０ ３ ０
摘 要：ＰＤ Ｉ控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐 ，整定时需要控制对象的精确数学模
型 ，而 且整定 往往 是针 对某一 种具 体工 况进行 的 ，缺乏 自学 习和 自适应 能 力。模 糊神经 网 络则兼 备了模糊逻 辑和神经 网络 的优点 ，具有函数 逼近功 能 ，具有较强 的自适应 、自学习能 力 、容错 能力和泛化 能力 。借助 于遗传算法对 全局 性参数进行优 化设计 ，借助于Ｂ 算 法对局 Ｐ 部性参数进行优 化 ，将模糊神经网络和遗传算法 引入ＰＤ Ｉ控制参数的整定过程 ， 造出一种基 构 于模糊神经网络和遗传算法的智￣； Ｄ ＰＩ控制器。 关键 词 ： ＰＤ Ｉ控制器 ；模糊神经网络 ；遗传算法
图２ 采 用 智 能 ＰＤ控 制 器 的位 置 伺 服 系 统 Ｉ
ＮＢ ＮＭ
交 叉 概 率 和变 异 概 率 对 遗 传 算 法 的 收 敛 速 度 有 很 大 影 响 ，如 果 选 择 不 当 ，可 能 会 造 成 算 法 收
敛 过 程 缓 慢 ，甚 至 无 法 收敛 ，也 可 能 会 造 成 早 熟
系统 的过 渡 过 程 变 长 ，甚 至 出 现 振 荡 ；比例 因 子 选择 较 大 时 ， 系统 的超 调 量减 小 ，比例 因子越 大 ， 系统 的超 调量 就 越 小 ，但 系统 的 响 应速 度 会变 慢 ； 初 始 连 接 权 系数 选 的 较 大 时 ，可 以 减小 系统 的静
中图分类号 ：Ｔ ３ Ｈ９ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０－０ （ ０ ） （ －０ ０ － ３ ９ １４ ２１ ５ 下） ０ ７ ０ ０ ３ １
Ｄ ｉ１ ．９ ９ Ｊｉｓ ． ｏ９ ０ ．Ｏ １ ５ 下 ） ｏ ｏ ： ３ ６／ ． ｎ １ ｏ － １４ ２ ｌ ．（ ．３ ０ ｓ ３