應用類神經網路於 PID 控制器之設計研究 林芳蔚、黃登淵
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摘 要
由於PID控制器(Proportional-Integral-Derivative Controller)具有不錯的強健性，所以在工業上的應用相當廣泛。PID控制器 有許多的調整方法，其中又以Ziegler-Nichols調整法(ZN法)最具代表性，但ZN法對於控制系統所設計出來的PID控制器，具 有很大的超越量、很長的安定時間與過短的上升時間所造成的震盪，因此仍需經過微調才能得到較佳的PID控制器。此外
，許多加入模糊理論(Fuzzy Set)、類神經網路(Artificial Neural Networks)和遺傳演算法(Genetic Algorithms)等智慧型控制法則 的控制器，被用於設計控制器。因此本研究希望透過遺傳演算法及類神經網路，來改善PID控制器不易設計之缺點。
關鍵詞 : 遺傳演算法 ; 類神經網路 ; PID控制器
目錄
封面內頁 簽名頁 授權書 iii 中文摘要
iv 英文摘要 v 誌謝
vi 目錄 vii 圖目錄
x 表目錄 xiii 第
一章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2
論文架構 2 第二章 PID控制器的理論架構 3 2.1 前
言 3 2.2 PID控制器的理論架構 3 2.3 Ziegler &
Nichols (ZN) 理論架構 4 2.3.1 反應曲線法 (reaction curve based method) 5 2.3.2 振盪法 (oscillation
method) 6 2.4 PID 控制器的優缺點 11 第三章 非線性控制設計的理論架構
12 3.1 前言 12 3.2 NCD的調整步驟
12 第四章 類神經網路的理論架構 18 4.1 前言
18 4.2 類神經網路的理論架構 18 4.2.1神經元模型
18 4.2.2類神經網路的系統架構 19 4.2.2.1 單層類神經網路 19 4.2.2.2 多層類
神經網路 20 4.2.3 倒傳遞類神經網路 21 4.2.3.1 輸出層的權重更新
21 4.2.3.2 隱藏層的權重更新 23 第五章 遺傳演算法的理論架構
26 5.1 前言 26 5.2 遺傳法則 26
5.2.1 擇優 26 5.2.2 交配 27 5.2.3 突變
29 第六章 模擬 30 6.1 前言
30 6.2 應用範例一 30 6.2.1第一種方法：非
監督式Hebb學習規則 31 6.2.2第二種方法：有監督式Delta學習規則 31 6.2.3第三種方法：有監督式Hebb學習規
則 31 6.2.4第四種方法：改進學習規則的監督式Hebb學習規則 32 6.2.5 四種學
習規則之模擬結果 32 6.3 應用範例二 37 6.3.1 二次性能指標學
習法 37 6.3.2 以Nonlinear Control Design NCD求PID控制器參數
39 6.3.3 遺傳演算法結合類神經網路 42 6.4 應用範例三 45
6.4.1 二次性能指標學習法 45 6.4.2 以NCD求PID控制器參數 47 6.4.3 遺傳演算
法結合類神經網路 48 第七章 結論 50 參考文獻
52 參考文獻
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